ANKARA ÜNİVERSİTESİ

FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

DOKTORA TEZİ

GÖLBAŞI YÖRESİ TOPRAKLARININ MÜHENDİSLİK-FİZİKSEL ÖZELLİK

İLİŞKİLERİNDE JEOİSTATİSTİK UYGULAMASI

Oğuz BAŞKAN

TOPRAK ANABİLİM DALI

ANKARA

2004

Her hakkı saklıdır

ÖZET

Doktora Tezi

GÖLBAŞI YÖRESİ TOPRAKLARININ MÜHENDİSLİK-FİZİKSEL ÖZELLİK İLİŞKİLERİNDE JEOİSTATİSTİK UYGULAMASI

Oğuz BAŞKAN

Ankara Üniversitesi

Fen Bilimleri Enstitüsü Toprak Anabilim Dalı

Danışman : Prof. Dr. İlhami ÜNVER

Bu çalışmayla Gölbaşı Özel Çevre Koruma alanı ve yakın çevresi topraklarının mühendislik-fiziksel özellik ilişkilerinin ve konumsal yapılarının jeoistatistik yöntem kullanılarak belirlenmesi amaçlanmıştır. İki aşamada yürütülen araştırmada ilk olarak profil örnekleri analiz edilmiş ve yüksek istatistik ilişki gösteren (P<0,01) toprak mühendislik-fiziksel özellikleri ikinci aşamada kullanılmak üzere seçilmiştir. İkinci aşamada jeoistatistik analizde kullanılmak için 45 km2 lik alanda 500x500 m aralıklarla grid geçirilerek 221 adet, araştırma alanının çeşitli yerlerinden 89 adet yüzey örneklemesi (0-20 cm) yapılmıştır. Toprak örneklerinde kıvam limitleri ile kil kapsamı arasında önemli (P<0,01) pozitif, kum kapsamıyla önemli (P<0,01) negatif ilişkiler belirlenmiştir. Silt kapsamı ile kıvam limitleri arasında herhangi önemli bir ilişki belirlenememiştir. Tüm toprak özellikleri için deneysel yarıvariogramlar oluşturulmuş, toprak özelliklerinin küresel tip yarıvariogram modeliyle temsil edilebileceğine karar verilmiştir. Çapraz doğrulama analizi testleri sonuçlarıyla modellerin çalışma alanının konumsal yapısını doğru olarak yansıttığına karar verilmiştir. Toprak özelliklerinin dağılım haritaları, tanımlanan deneysel yarıvariogramlar kullanılarak blok kriging yöntemiyle elde edilmiştir. Sonuçlar silt dışında tüm toprak özelliklerinin topoğrafya ile belirgin bir ilişki gösterdiğini ortaya koymuştur. Araştırılan toprak özelliklerinin konumsal yapısı benzer özellikteki diğer alanlar için uygulanabilir nitelikte bulunmuştur. 2004, 176 sayfa ANAHTAR KELİMELER : Kıvam limitleri, agronomik limitler, mühendislik-fiziksel özellik ilişkileri, konumsal değişiklik, jeoistatistik

i

ABSTRACT

Ph. D. Thesis

USE OF GEOSTATISTICS IN THE RELATIONSHIPS OF ENGINEERING-PHYSICAL PROPERTIES OF THE GÖLBAŞI REGION SOILS

Oğuz BAŞKAN

Ankara University

Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Soil Science

Supervisor : Prof. Dr. İlhami ÜNVER

The aim of this study was to determine the relationships between engineering and physical soil properties and spatial dependence at Gölbaşı Special Protected Area and its vicinity using the geostatistical methods. The study was carried out in two steps. First profile samples were analyzed and soil properties with high statistical correlations (P<0,01) were selected to use at the second stage. Secondly, 221 soil samples with a grid pattern spacing 500x500 m and additional 89 soil samples were collected from different places in study area to use geostatistical analysis. While statistically significant positive correlations (P<0,01) were determined between plasticity limits and clay content, negative correlations (P<0,01) were found between plasticity limits and sand content. Any statistically significant correlation was not determined between plasticity limits and silt content. Experimental semivariograms were developed to determine the spatial dependence of soil properties, which could be described with a spherical model. From a cross validation procedure, it was concluded that these models may represent the spatial structure of the study area. The maps for the distribution of soil properties were obtained based on the fitting semivariogram models and using the block kriging analysis. The results showed that all soil properties studied indicated clear dependence with topography except for the silt content. Spatial structure derived from the studied soil properties seemed applicable to the other areas with similar features. 2004, 176 pages Key Words : Plasticity limits, agronomic limits, engineering-physical properties, spatial variability, geostatistics

ii

ÖNSÖZ ve TEŞEKKÜR Heterojen özelliği nedeniyle toprakların kısa mesafelerde özellik değişimi göstermeleri araştırma alanının her noktasında bu özelliklerin belirlenmesini engellemektedir. Teknolojik gelişmelerle birlikte örneklenmemiş nokta veya alanlardaki özelliklerin daha az hata ile tahmin edilebilme olanakları toprak bilimi araştırma konuları içerisinde yeni yaklaşımları kullanılabilir hale getirmiştir. Toprak biliminde giderek artan oranlarda kullanılan jeoistatistik yöntemle, özellikle yüksek işgücü ve zaman gerektiren toprak özelliklerinin örneklenmemiş nokta veya alanlarda belirlenmesi, benzer özellikteki alanlar için kullanılabilirliğinin araştırılması, gelecekte yapılacak çalışmalarda önemli zaman ve işgücü kazancı sağlayabilecektir. Tez çalışmamın planlanmasında, yürütülmesinde ve değerlendirilmesinde değerli katkılarını esirgemeyen, yapıcı eleştirileriyle çalışmamın her aşamasında destek olan hocam Prof. Dr. İlhami ÜNVER’e teşekkürlerimi sunarım. Jeoistatistik konusuyla çalışma fikrini oluşturan, Yrd. Doç Dr. İlhami BAYRAMİN’e, konuyu çalışmama yardım eden Hacettepe Üniversitesi Jeoloji Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Prof. Dr. Cem SARAÇ’a teşekkür ederim. Tez çalışması sırasındaki değerli katkıları nedeniyle Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Toprak Bölümü öğretim üyesi Prof. Dr. Taşkın ÖZTAŞ’a, değerli eleştiri ve katkılarından dolayı Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Toprak Bölümü öğretim üyesi Doç. Dr. Sabit ERŞAHİN’e teşekkür ederim. Arazi ve analiz çalışmalarındaki katkıları nedeniyle Dr. Orhan DENGİZ’e, analiz çalışmalarındaki katkısı nedeniyle Dr. Hesna ÖZCAN’a, Araş. Gör. Mustafa SAĞLAM’a ve Aziz Doğuş ARDA’ya, tez formatının oluşturulmasındaki yardımları nedeniyle Sayın Sevgi EKŞİ ve Sayın Hüsamettin ÖZDEMİR’e teşekkür ederim. Araştırma sırasında her konuda destek olan Köy Hizmetleri Ankara Merkez Araştırma Enstitü’sü Müdürü Dr. Haluk ÜSTÜN’e, kimya laboratuvarı sorumlusu kimya mühendisi Atilla GÜNTÜRK’e ve tüm laboratuvar çalışanlarına, çalışmada emeği olan tüm enstitü çalışanlarına teşekkür ederim. Oğuz BAŞKAN Ankara, Mayıs 2004

iii

SİMGELER DİZİNİ A Aktivite a Yapısal uzaklık Ao Etki alanı Bİ Büzülme indeksi BL Büzülme limiti C Kil C1 Yapısal varyans Ck Basıklık katsayısı Co Kontrolsüz etki varyansı Co+C Tepe varyansı Cs Çarpıklık katsayısı CV Değişim katsayısı D Su noksanlığı e Gözenek dağılımı EC Elektriksel iletkenlik HA, Hacim ağırlığı bλHİ, k Hidrolik iletkenlik KDK Katyon değişim kapasitesi KS Kullanılabilir su LL Likit limit L Tın M Ortalama MKA Maksimum kuru ağırlık OM Organik madde ON Optimum nem Öz.Ağ, Özgül ağırlık kλp Gözenek hacmi P Yağış miktarı PE Potansiyel evapotranspirasyon pF Suyun tutulma enerjisi Pİ Plastiklik indeksi PL Plastik limit R Depolama S Kum S Su fazlalığı S Siemens Sat Suyla doygunluk Si Silt SD Standart sapma SSN Sürekli solma noktası TK Tarla kapasitesi U Su kullanımı Var Varyans γ(h) Deneysel yarıvariogram

iv

ŞEKİLLER DİZİNİ Şekil 3.1. Araştırma alanının yer bulduru haritası .................................................29

Şekil 3.2. Gölbaşı yöresi topraklarının su bilançosu diyagramı.............................32

Şekil 3.3. Araştırma alanının jeomorfolojik haritası ..............................................36

Şekil 3.4. Deneysel yarıvariogram bileşenleri .......................................................43

Şekil 4.1. Profil örneklerinde bünye, kritik nem düzeyi ve kıvam limitlerinin

dağılımı ..................................................................................................55

Şekil 4.2. Araştırma alanı yüzey topraklarının kum içeriği ile kıvam limitleri

arasındaki ilişkiler..................................................................................80

Şekil 4.3. Araştırma alanı yüzey topraklarının kil içeriği ile kıvam limitleri

arasındaki ilişkiler..................................................................................83

Şekil 4.4. Araştırma alanı yüzey topraklarının suyla doygunluk değerleri ile kıvam

limitleri arasındaki ilişkiler.....................................................................86

Şekil 4.5. Araştırma alanı yüzey topraklarının tarla kapasitesi değerleri ile kıvam

limitleri arasındaki ilişkiler....................................................................88

Şekil 4.6. Araştırma alanı yüzey topraklarının sürekli solma noktası değerleri

ile kıvam limitleri arasındaki ilişkiler...................................................90

Şekil 4.7. Araştırma alanı yüzey topraklarının kullanılabilir su kapsamı

değerleri ile kıvam limitleri arasındaki ilişkiler.....................................92

Şekil 4.8. Kum değerleri eklemeli örnek dağılımı.................................................98

Şekil 4.9. Kum değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan küresel tip

yarıvariogram grafiği .............................................................................99

Şekil 4.10. Kum değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile model

uygunluğunun karşılaştırılması...........................................................99

Şekil 4.11. Kum değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım haritası ...............100

Şekil 4.12. Kum değerleri blok kriging tahminleri hata haritası .........................100

Şekil 4.13. Kil değerleri eklemeli örnek dağılımı................................................102

Şekil 4.14. Kil değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan küresel tip

yarıvariogram grafiği........................................................................103

Şekil 4.15. Kil değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile model

uygunluğunun karşılaştırılması ........................................................103

Şekil 4.16. Kil değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım haritası ..................104

v

Şekil 4.17. Kil değerleri blok kriging tahminleri hata haritası ............................104

Şekil 4.18. Silt değerleri eklemeli örnek dağılımı ...............................................106

Şekil 4.19. Silt değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan küresel tip

yarıvariogram grafiği........................................................................107

Şekil 4.20. Silt değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile model

uygunluğunun karşılaştırılması ........................................................107

Şekil 4.21. Silt değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım haritası .................108

Şekil 4.22. Silt değerleri blok kriging tahminleri hata haritası............................108

Şekil 4.23. Suyla doygunluk değerleri eklemeli örnek dağılımı .........................110

Şekil 4.24. Suyla doygunluk değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan

küresel tip yarıvariogram grafiği ......................................................111

Şekil 4.25. Suyla doygunluk değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile

model uygunluğunun karşılaştırılması .............................................111

Şekil 4.26. Suyla doygunluk değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım

haritası ...............................................................................................112

Şekil 4.27. Suyla doygunluk değerleri blok kriging tahminleri hata haritası ......112

Şekil 4.28. Tarla kapasitesi değerleri eklemeli örnek dağılımı ...........................114

Şekil 4.29. Tarla kapasitesi değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan

küresel tip yarıvariogram grafiği ......................................................115

Şekil 4.30. Tarla kapasitesi değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile

model uygunluğunun karşılaştırılması .............................................115

Şekil 4.31. Tarla kapasitesi değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım

haritası ..............................................................................................116

Şekil 4.32. Tarla kapasitesi değerleri blok kriging tahminleri hata haritası ........116

Şekil 4.33. Sürekli solma noktası değerleri eklemeli örnek dağılımı ..................118

Şekil 4.34. Sürekli solma noktası değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan

küresel tip yarıvariogram grafiği .....................................................119

Şekil 4.35. Sürekli solma noktası değerleri için çapraz değerlendirme analizi

ile model uygunluğunun karşılaştırılması ........................................119

Şekil 4.36. Sürekli solma noktası değerleri blok kriging tahminleri ve

dağılım haritası ..................................................................................120

vi

Şekil 4.37. Sürekli solma noktası değerleri blok kriging tahminleri hata

haritası ...............................................................................................120

Şekil 4.38. Kullanılabilir su kapsamı değerleri eklemeli örnek dağılımı ............122

Şekil 4.39. Kullanılabilir su kapsamı değerleri için yön gözetilmeksizin

oluşturulan küresel tip yarıvariogram grafiği ...................................123

Şekil 4.40. Kullanılabilir su kapsamı değerleri için çapraz değerlendirme

analizi ile model uygunluğunun karşılaştırılması.............................123

Şekil 4.41. Kullanılabilir su kapsamı değerleri blok kriging tahminleri

ve dağılım haritası ............................................................................124

Şekil 4.42. Kullanılabilir su kapsamı değerleri blok kriging tahminleri hata

haritası ................................................................................................124

Şekil 4.43. Likit limit değerleri eklemeli örnek dağılımı ....................................126

Şekil 4.44. Likit limit değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan küresel tip yarıvariogram grafiği ......................................................127 Şekil 4.45. Likit limit değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile model

uygunluğunun karşılaştırılması ............................................................127 Şekil 4.46. Likit limit değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım haritası.......128 Şekil 4.47. Likit limit değerleri blok kriging tahminleri hata haritası .................128 Şekil 4.48. Plastik limit değerleri eklemeli örnek dağılımı .................................130 Şekil 4.49. Plastik limit değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan küresel tip yarıvariogram grafiği ......................................................131 Şekil 4.50. Plastik limit değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile model

uygunluğunun karşılaştırılması ............................................................131 Şekil 4.51. Plastik limit değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım haritası....132 Şekil 4.52. Plastik limit değerleri blok kriging tahminleri hata haritası ..............132 Şekil 4.53. Plastiklik indeksi değerleri eklemeli örnek dağılımı .........................134 Şekil 4.54. Plastiklik indeksi değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan küresel tip yarıvariogram grafiği ......................................................135 Şekil 4.55. Plastiklik indeksi değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile model uygunluğunun karşılaştırılması .......................................135 Şekil 4.56. Plastiklik indeksi değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım haritası ..............................................................................................136 Şekil 4.57. Plastiklik indeksi değerleri blok kriging tahminleri hata haritası......136

vii

ÇİZELGELER DİZİNİ

Çizelge 3.1. Ankara ili (1978-2001) aylık ortalama meteorolojik değerleri..........31

Çizelge 3.2. Toprak serilerinin araştırma alanı içerisindeki dağılımları ................33

Çizelge 4.1. Araştırma alanı profil örnekleri yüzey horizonlarının korelasyon

analiz sonuçları..................................................................................74

Çizelge 4.2. Araştırma alanı yüzey örneklerinin korelasyon analiz sonuçları .......79

Çizelge 4.3. Kum değerleri tanımlayıcı istatistikleri .............................................97

Çizelge 4.4. Kum değerleri küresel yarıvariogram model parametreleri...............97

Çizelge 4.5. Kum değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile elde edilen

küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart

sapması ...............................................................................................98

Çizelge 4.6. Kil değerleri tanımlayıcı istatistikleri ..............................................101

Çizelge 4.7. Kil değerleri küresel yarıvariogram model parametreleri................101

Çizelge 4.8. Kil değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile elde edilen

küçültülmüş hata istatistikleri ..........................................................102

Çizelge 4.9. Silt değerleri tanımlayıcı istatistikleri..............................................105

Çizelge 4.10. Silt değerleri küresel yarıvariogram model parametreleri .............105

Çizelge 4.11. Silt değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile elde edilen

küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart

sapması .............................................................................................106

Çizelge 4.12. Suyla doygunluk değerleri tanımlayıcı istatistikleri ......................109

Çizelge 4.13. Suyla doygunluk değerleri küresel yarıvariogram model

parametreleri ..................................................................................109

Çizelge 4.14. Suyla doygunluk değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile

elde edilen küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminleri

standart sapması .............................................................................110

Çizelge 4.15. Tarla kapasitesi değerleri tanımlayıcı istatistikleri ........................113

Çizelge 4.16. Tarla kapasitesi değerleri küresel yarıvariogram model

parametreleri ..................................................................................113

viii

Çizelge 4.17. Tarla kapasitesi değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile elde

edilen küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart

sapması ..........................................................................................114

Çizelge 4.18. Sürekli solma noktası değerleri tanımlayıcı istatistikleri...............117

Çizelge 4.19. Sürekli solma noktası değerleri küresel yarıvariogram model

parametreleri ...................................................................................117

Çizelge 4.20. Sürekli solma noktası değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile

elde edilen küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminleri

standart sapması .............................................................................118

Çizelge 4.21. Kullanılabilir su kapsamı değerleri tanımlayıcı istatistikleri .........121

Çizelge 4.22. Kullanılabilir su kapsamı değerleri küresel yarıvariogram model

parametreleri ..................................................................................121

Çizelge 4.23. Kullanılabilir su kapsamı değerlerinin çapraz doğrulama analizi

ile elde edilen küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminleri

standart sapması .............................................................................122

Çizelge 4.24. Likit limit değerleri tanımlayıcı istatistikleri .................................125

Çizelge 4.25. Likit limit değerleri küresel yarıvariogram model parametreleri ..125

Çizelge 4.26. Likit limit değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile elde edilen

küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart

sapması .............................................................................................126

Çizelge 4.27. Plastik limit değerleri tanımlayıcı istatistikleri ..............................129

Çizelge 4.28. Plastik limit değerleri küresel yarıvariogram model

parametreleri .................................................................................129

Çizelge 4.29. Plastik limit değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile elde

edilen küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart

sapması ...........................................................................................130

Çizelge 4.30. Plastiklik indeksi değerleri tanımlayıcı istatistikleri......................133

Çizelge 4.31. Plastiklik indeksi değerleri küresel yarıvariogram model

parametreleri .................................................................................133

Çizelge 4.32. Plastiklik indeksi değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile elde

edilen küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart

sapması ...........................................................................................134

ix

İÇİNDEKİLER

ÖZET ................................................................................................................. i

ABSTRACT...................................................................................................... ii

ÖNSÖZ ve TEŞEKKÜR.................................................................................. iii

SİMGELER DİZİNİ ........................................................................................ iv

ŞEKİLLER DİZİNİ............................................................................................v

ÇİZELGELER DİZİNİ .................................................................................. viii

1. GİRİŞ ............................................................................................................1

2. KAYNAK ARAŞTIRMASI ........................................................................5

2.1. Toprakların Mühendislik Özellikleriyle İlgili Çalışmalar...........................5

2.2. Jeoistatistik Yöntemlerden Yararlanılarak Yürütülen Çalışmalar .............9

2.2.1. Genel çalışmalar.......................................................................................9

2.2.2. Toprağın fiziksel özelliklerine ilişkin çalışmalar...................................16

2.2.3. Toprakların kimyasal özellikleri üzerine yapılan çalışmalar .................22

2.2.4. Toprakların biyolojik özellikleri üzerine yapılan çalışmalar .................26

2.2.5. Toprak etüt ve haritalama konularında yapılan çalışmalar ....................26

3. MATERYAL ve YÖNTEM.......................................................................28

3.1. Materyal ....................................................................................................28

3.1.1. Araştırma alanının özellikleri.................................................................28

3.1.2. Araştırma alanının coğrafi konumu .......................................................28

3.1.3. İklim .......................................................................................................30

3.1.4. Araştırma alanı toprak özellikleri...........................................................32

3.1.5. Jeoloji .....................................................................................................34

3.1.6. Jeomorfoloji ...........................................................................................35

3.2. Yöntem......................................................................................................37

3.2.1. Arazi ve laboratuvar çalışmalarında uygulanan metotlar.......................38

3.2.1.1. Mühendislik özellikleri .......................................................................38

3.2.1.2. Fiziksel özellikler ................................................................................39

3.2.1.3. Fizikokimyasal özellikler ....................................................................40

3.2.2. Jeoistatistik Analiz .................................................................................41

3.2.2.1. Uzaklığa bağlı ilişki fonksiyonu (Variogram) ....................................41

x

3.2.2.2. Deneysel yarıvariogram ......................................................................43

3.2.3. Çapraz değerlendirme (Cross-validation) analizi...................................44

3.2.4. Kriging ...................................................................................................44

4. BULGULAR ve TARTIŞMA....................................................................47

4.1. Profil Toprakları Mühendislik Özellikleri ................................................47

4.1.1. Kıvam limitleri .......................................................................................47

4.1.2. İnce taneli zeminlerin sınıflandırılması..................................................48

4.1.3. Şişme potansiyeli ...................................................................................48

4.1.4. Kompaksiyon .........................................................................................49

4.2. Profil Topraklarının Fiziksel Özellikleri...................................................49

4.2.1. Bünye .....................................................................................................49

4.2.2. Suyla doygunluk ....................................................................................50

4.2.3. Tarla kapasitesi ve sürekli solma noktası...............................................50

4.2.4. Gözenek hacmi.......................................................................................51

4.2.5. Gözenek dağılımı ...................................................................................51

4.2.6. Özgül ağırlık ..........................................................................................51

4.2.7. Birim hacim ağırlığı ...............................................................................52

4.2.8. Hidrolik iletkenlik ..................................................................................52

4.3. Profil Topraklarının Fizikokimyasal Özellikleri.......................................53

4.3.1. Organik madde .......................................................................................53

4.3.2. Serbest karbonatlar (CaCO3)..................................................................53

4.3.3. Toprak asitliği (pH)................................................................................53

4.3.4. Elektriksel iletkenlik ..............................................................................54

4.3.5. Katyon değişim kapasitesi .....................................................................54

4.4. Yüzey Örnekleri .......................................................................................75

4.4.1. Mühendislik özellikleri ..........................................................................75

4.4.1.1. Kıvam limitleri ....................................................................................75

4.4.1.2. İnce taneli zeminlerin sınıflandırılması...............................................76

4.4.1.3. Şişme potansiyeli ................................................................................76

4.4.2. Fiziksel özellikler ...................................................................................77

4.4.2.1. Bünye ..................................................................................................77

4.4.2.2. Suyla doygunluk ................................................................................77

xi

4.4.2.3. Tarla kapasitesi ve sürekli solma noktası............................................77

4.4.3. Toprak fiziksel özellikleri ile kıvam limitleri arasındaki ilişkiler..........78

4.4.3.1. Kum ....................................................................................................80

4.4.3.2. Kil .......................................................................................................82

4.4.3.3. Silt ......................................................................................................85

4.4.3.4. Suyla doygunluk ................................................................................85

4.4.3.5. Tarla kapasitesi....................................................................................87

4.4.3.6. Sürekli solma noktası .........................................................................90

4.4.3.7. Kullanılabilir su kapsamı ....................................................................92

4.5. Jeoistatistiksel Analiz................................................................................94

4.5.1. Tanımlayıcı istatistikler..........................................................................94

4.5.2. Jeoistatistiksel analizler..........................................................................94

4.5.3. Kum dağılımı .........................................................................................97

4.5.4. Kil dağılımı ..........................................................................................101

4.5.5. Silt dağılımı .........................................................................................105

4.5.6. Suyla doygunluk(saturasyon) dağılımı ................................................109

4.5.7. Tarla kapasitesi dağılımı ......................................................................113

4.5.8. Sürekli solma noktası dağılımı.............................................................117

4.5.9. Kullanılabilir su kapsamı dağılımı .......................................................121

4.5.10. Likit limit dağılımı .............................................................................125

4.5.11. Plastik limit dağılımı ..........................................................................129

4.5.12. Plastiklik indeksi dağılımı..................................................................133

5. SONUÇ......................................................................................................137

KAYNAKLAR ..............................................................................................141 EKLER...........................................................................................................155 EK 1 ...............................................................................................................156 EK 2 ...............................................................................................................158 EK 3 ...............................................................................................................164 EK 4 ...............................................................................................................171 EK 5 ...............................................................................................................174 ÖZGEÇMİŞ ...................................................................................................176

xii

1. GİRİŞ

Toprak, değişken yapısı nedeniyle kısa mesafelerde büyük özellik değişikliği gösterir.

Bu nedenle toprak özelliklerinin hemen her noktada belirlenmesi pratikte mümkün

değildir.

Topraklar, araştırma alanı içerisinde belirli noktalardan alınan örnek özelliklerine göre

değerlendirilirler ve çalışma alanının tümüne genellenirler. Bu genellemeyle çizilen

sınırlar içerisinde toprak özelliklerinin her noktada yaklaşık aynı olduğu kabul edilir.

Klasik istatistik metotlarıyla yapılan değerlendirmelerde, toprak özelliklerinin uzaklık

boyutu ile olan ilişkisi (konumsal yapısı) dikkate alınmaz ve her noktadan alınan

örneklerin birbirlerinden bağımsız olduğu kabul edilir. Araştırma sonunda ise belirlenen

toprak özellikleri, ait olduğu popülasyonun ortalamasını en iyi şekilde tahmin ettiği

varsayımıyla arazinin tümüne genellenir.

Gerçekte herhangi bir toprak özelliğinin bir noktadaki ölçüm değeri onun söz konusu

noktadaki uzaysal konumunun bir fonksiyonudur. Bu durum toprak özelliklerinin

arazide süreklilik gösterdiğine işaret etmektedir (Öztaş 1995). Yani birbirlerine yakın

aralıklarla alınan örnekler, birbirlerinden daha uzak aralıklarla alınan örneklere göre

daha fazla benzerlik gösterirler. Konumsal bağımlı değişkenlerin uzaklık boyutunu

dikkate almadan yapılan değerlendirmeler, bu değişkenlerin açıklanmasında yetersiz

kalırlar (Hamlett vd 1986). Bu nedenle incelenen toprak özelliklerinin örnekleme

noktaları arasındaki uzaklığı dikkate alan bir yaklaşım, daha gerçekçi bir değerlendirme

olanağı sağlar.

1

Özellikle son yirmi yıldır gelişen teknolojiyle birlikte toprakların özelliklerinin

belirlenmesinde, örneklenmemiş alanlardaki özelliklerin tahmin edilmesinde farklı

yöntemler artan bir ağırlıkla kullanılmaya başlanmıştır. Jeoistatistik analiz, konumsal

bağımlılığın belirlenmesinde kullanılan bu metotların genel adıdır.

Jeoistatistiğin tarihsel gelişimi D.G. Krige ile başlamış (1951), temel prensipleri ise ilk

olarak Matheron (1963) tarafından belirlenmiş ve Güney Afrika’da madencilik

araştırmalarında uygulanmıştır. Matheron (1973), tesadüfi işlevlerin oluşumuna teorik

bir yaklaşım getirmiştir.

Jeoistatistik metotlar, incelenen toprak özelliğinin konumsal değişikliğinin

belirlenmesini ve bu özelliğin çalışma alanı içerisinde herhangi bir noktadaki değerinin

en az hata ile tahmin edilmesi olanağını sağlar.

Jeoistatistiksel metotlardan yarıvariogram analizi, incelenen toprak özelliğinin konumsal

(spatial) bağımlılık derecesini yani ölçüm yapılan noktalar arasındaki konumsal bağımlılığı

belirlemede, kriging analizi ise ölçüm yapılmayan nokta veya alanlardaki özelliklerin

tahmin edilmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır (Öztaş 1995).

Jeoistatistik, bilgisayar teknolojisindeki gelişmelere paralel önemli zaman, emek ve para

kazancı sağlayan, parametreler arasındaki ilişkilerden yararlanılarak, arazi özelliklerini

genelleştirmeye olanak sağlayan bir tekniktir (Warrick vd 1986, Yates ve Warrick 1987,

Ditzler 1994, Zang vd 1995).

Jeoistatistik, parametrik istatistik yöntemlerinin bahsedilen sakıncalarını gidermede, yani

konumsal değişikliklerin belirlenmesinde, çok sayıda alanın yanı sıra toprak biliminde

yaygın olarak kullanılmaktadır (Burgess vd 1981, Russo ve Bresler 1981 ve 1982, Vieira vd

2

1981, Yost vd 1982a, 1982b, Singh vd 1985, Warrick vd 1986, 1988, Mejstrik ve Swacha

1988, Rope vd 1988, Zanini ve Bonofacio 1991, Lascano ve Hatfield 1992).

Toprakların mühendislik özelliklerinin analizi, büyük ölçeklerde bozulmuş ve

bozulmamış örnek almayı gerektiren, uzun süreli analizlere dayalı zor bir iştir

(Öztürkmen ve Ünver 1997). Özellikle geniş alanlarda çalışıldığında ihtiyaç duyulan

süre ve işgücü miktarı da o oranda artmaktadır. Bu nedenle çeşitli toprak parametreleri

arasındaki ilişkilerden yararlanarak bunları genelleştirmek, bahsedilen güçlüklerin

azaltılması yönünden büyük önem taşımaktadır.

Toprakta çeşitli parametreler arasında yakın ilişki bulunmakta olup, örneğin kil miktarı; likit

limit, plastik limit, büzülme limiti, plastiklik indeksi, higroskopik nem, sıkışabilme

(kompaksiyon ve konsolidasyon), hidrolik geçirgenlik gibi çok sayıda mühendislik ve fiziksel

özelliği etkilemektedir (Can 1983). De Jong vd (1990), toprakların bünyeleri ve organik

madde (karbon) içeriklerinden yararlanılarak, atterberg limitlerinin tahmin edilebileceğini

göstermişlerdir.

Arazide herhangi bir yerde ölçülen toprak özelliğinin araziyi temsil etme derecesi söz

konusu özelliğin örnekleme alanı içerisindeki varyasyonuna bağlıdır (Trangmar vd

1985). İncelenen toprak özelliğinin varyasyon derecesi bu özellikler hakkında

yapılacak değerlendirmelerin güvenirliliğini etkileyeceğinden, örnek sayısı ve

örnekleme aralığının seçimi büyük önem taşımaktadır. Son derece heterojen yapısı

nedeniyle çok küçük mesafelerde bile önemli özellik değişiklikleri gösteren toprakların,

mühendislik özellikler gibi çok yüksek işgücü gerektiren analizlerin her noktada yapılıp

gerçek sınırların çizilmesi bu özelliği nedeniyle mümkün değildir.

Toprak özelliklerinin konumsal bağımlı davranışları, bu özelliklerin jeoistatistiksel

yöntemlerle tanımlanmasına olanak sağlamıştır.

3

Bu çalışmada yaklaşık 350 km2’lik alan içerisinde özellikle tarım ve yerleşim

potansiyelinin yüksek olduğu alanların topraklarının mühendislik ve fiziksel özellikleri

belirlenerek aralarındaki ilişki irdelenmiştir. Uygulanışı çok eski olmayan ve toprak

biliminde 1980’li yıllardan sonra artarak kullanılmaya başlayan jeoistatistik yöntemlerin

söz konusu toprak özelliklerinin uzaklık ve yön boyutuna bağlı değişimlerinin

tanımlanmasında kullanılma olanakları araştırılmıştır.

Bu amaçla jeoistatistik yöntem ile örnekleme yapılan noktalardaki toprak özelliklerinin

değerlendirilerek ölçüm noktaları arasındaki otokorelasyonun, yani doğal olarak

bulunan yersel bağımlılığın derecesi belirlenmiştir. Daha sonra ileri bir interpolasyon

tekniği uygulanarak, incelenen özelliğin örneklenmeyen nokta veya alanlardaki

değerleri tahmin edilerek dağılım deseni saptanmıştır. Toprak mühendislik

özelliklerinin belirlenmesinin zaman ve iş gücü açısından getirdiği yük düşünüldüğünde

özellikle böyle büyük ölçekli alanlar için çalışmayla elde edilecek sonuçların

genelleştirilme olanakları araştırılmıştır.

4

2. KAYNAK ARAŞTIRMASI

Bu bölümde toprakların mühendislik özellikleriyle ilgili çalışmalar gözden geçirilerek

özetlenmiştir. Toprak biliminde 1980’lerden sonra kullanılmaya başlayan ve uygulama

konuları her geçen gün artan jeoistatistik yöntemle ilgili yapılan çalışmalar yine bu

bölümde özet olarak verilmiştir.

2.1. Toprakların mühendislik özellikleriyle ilgili çalışmalar

Atterberg (1911), iki mikrondan daha küçük çapta öğütülmüş kuvarsın plastik özellik

göstermediğini, aynı büyüklükteki mika tanelerinin tane büyüklüğü azaldıkça artan

derecede plastiklik gösterdiğini saptamıştır. Buna göre kıvamlılık, tane büyüklüğünün

yanı sıra mineralojik özellikle de ilişkili bir toprak karakteridir.

Kıvam limitleri ince toprak fraksiyonlarının bir fonksiyonu olduğundan, topraklar

içerdikleri kil miktarlarına göre plastiklik gösterirler. Kil kapsamındaki artış kıvam

limitlerini de arttırır (Atterberg 1911, 1912, Terzaghi 1926).

Toprak kıvamlılığı farklı nem kapsamları içerisinde adhezyon ve kohezyon

kuvvetlerinin bir sonucudur (Russell ve Russell 1950).

Değişik topraklar için yapılan proktor testi sonuçlarına göre maksimum kuru birim hacim

ağırlıkları ve optimum su içerikleri sırasıyla kum bünyeli topraklarda 1,79-1,93 g/cm3 ve %

12,40-14,50, silt bünyeli topraklarda 1,68-1,78 g/cm3 ve % 14,78-19,20, kil bünyeli topraklarda

ise 1,56-1,76 g/cm3 ve % 17,30-36,30 sınırları arasında saptanmıştır (USBR 1961).

5

Tanecik boyutu küçüldükçe (kil miktarı arttıkça) likit limit, plastik limit ve su kapsamı

artmaktadır. Kil kapsamı % 15’ in altındaki topraklarda plastik özellik görülmez

(Terzaghi ve Peck 1948, Sowers 1965, Baver 1966).

Alkan (1972), optimum su içeriği sınırlarına kadar sulanan toprakların sıkıştırılmaları

sonucu, bunların en küçük hacme sahip olduğunu ve maksimum kuru birim

ağırlıklarının en yüksek sayısal değerlere çıktığını belirtmiştir.

Slasareva vd (1972), tipik Sierozemlerin yoğunluğu, yapıları ve bunların agronomik

özellikleri üzerinde yaptıkları araştırmalarda toprak agregatlarının gözeneklilikleri, suya

dayanıklılığı, boyutları ve mekanik kompozisyonlarının toprak hacim ağırlığını ve

değişken gözenekliklerini etkilediğini saptamışlardır.

Wilson (1972), plastikliği “materyalin basınç altında kırılıp dağılmadan şekil

değiştirebilme özelliği” olarak tanımlamaktadır.

Rasmussen (1976), ilkbaharda tarla trafiği sonucu oluşan toprak sıkışması ve toprak fiziksel

değerlerinin ölçümü üzerindeki çalışmalarında, özellikle nemli koşullarda sıkışmanın artışının

üst toprağın boşluk ve havalanma hacminin azalmasına neden olduğunu saptamıştır.

Warkentin (1974), killi zeminleri karakterize etmek üzere ölçü olarak likit limit değerlerinin

kullanılmasını önermiş, likit limit değerlerinin killi zeminlerde allofan veya amorf materyale

sahip zeminlerin yüzey alanlarıyla çok yakından ilgili olduğunu bildirmiştir.

6

Tuncer ve Birand (1978), organik madde yüzdesinin killi zeminlerin likit limit

değerlerinin, plastiklik ve sıkışma indislerinin artmasına, doğal birim ağırlıklarının ise

düşmesine neden olduğunu bildirmektedir.

Andersland (1980), organik materyalin toprak sıkışabilirliğine etkisini araştırmış, model

organik topraklarda yaptığı sıkıştırma deneyleri sonucu yüksek organik madde

içeriğinin toprakların sıkışmasını büyük ölçüde etkilediğini göstermiştir. Organik madde

kapsamının duyarlı olarak kontrolü ile fiber tipi ve boyutları, model topraktaki materyal

tipi kaolinit-fiber karışımı kullanılarak elde edilmiştir.

Fujimoto (1980), sıkışan toprağın kesme direnci parametrelerini ve hacim değişmelerini

sabit normal basınç altında direkt kesme yöntemi uygulayarak araştırmıştır. Küçük

normal basınçlar (3 kg/cm2) bölgesinde maksimum kesme direnci, optimum su

içeriğinin altındaki düzeylerde saptanmıştır. Normal gerilmelerin artışı ile toprağın

statik sıkışma değeri (% olarak) ve kesme direnci büyük ölçüde artmaktadır.

Başlangıçta kuru olan bir toprakta, su içeriği arttıkça yavaş yavaş kırılganlığını kaybeder,

plastik özellik kazanır. Plastik şartlarda toprak işleme için fazla ıslaktır (Hillel 1980).

Mertdoğan (1982), toprağın sıkışma indisi ile likit limit arasında doğrusal bir ilişkinin olduğunu

belirtmiş, eşit likit limite sahip topraklarda ise artan plastik limite karşılık olarak direncin (kesme

sağlamlığı) yükseldiğini, sıkışabilirlik ve geçirgenliğin ise düştüğünü saptamıştır. Kumlu

zeminlerde belirlenen proktor eğrisinde sivrilik olmadığını, kil içeriği arttıkça sivriliğin

artacağını belirten araştırıcı, sıkıştırmada kullanılan keçi ayağı silindirinin devir sayısındaki

artışların, optimum su içeriğinden sonra sıkıştırmayı artırmadığını göstermiştir.

7

Hammel vd (1983), kompaksiyon ile toprakların likit limit özelliklerinin, plastik

limitten daha fazla ilişkili olduğunu, yine likit limit ile toprak yüzey alanı ilişkisinin

plastik limitten daha fazla olduğunu bildirmişlerdir.

Kohezyonsuz topraklarda likit limit değeri % 20’nin altındadır (Head 1984).

Smith vd (1985), yaptıkları çalışmada, katyon değişim kapasitesi ile likit limit ve plastik

limit arasında önemli pozitif ilişkiler tespit etmişlerdir.

Toprak işleme ile plastik limit ve tarla kapasitesindeki toprak su içeriği arasındaki

ilişkileri inceleyen Larney vd (1988), Terzaghi vd (1988) toprak işleme için uygun

maksimum su içeriği tayin metotlarının çoğunun, plastik limite benzer değerler vermeye

eğilimli olduğunu kaydetmişlerdir.

De Jong vd (1990), üç farklı horizondan (A, B, C) aldıkları toprak örnekleri üzerinde

yaptıkları çalışmada, kıvam limitleri üzerine kil içeriği etkisinin B ve C horizonunda

(ortalama kil içeriği, % 28 kil) A horizonundan (ortalama kil içeriği, % 22) daha fazla

olduğunu tespit etmişlerdir.

Artan kum içeriği toprağın su tutma kapasitesini azalttığından, kıvam limitlerindeki

mevcut su içeriği azalmakta ve bu durum negatif bir ilişkinin ortaya çıkmasına neden

olmaktadır (De Jong vd 1990).

Altınbaş ve Dündar (1991), zemin mekaniği ile ilgili bazı mühendislik özelliklerini

tanımlamak amacıyla yaptıkları araştırmada, zeminin yapısal bileşiminde şişme özelliği

ve plastik özelliği az olan kil minerallerinin varlığının, optimum su içeriğinin düşmesine

8

neden olurken, toprak dokusu içerisinde kum ve siltin birlikte bulunmasının maksimum

kuru birim ağırlığını arttırdığı sonucuna varmışlardır.

Maksimum su içerğinde yapısal stabilite düşüktür. Toprak işleme aletleri bu nem

kapsamında en iyi ufalanmayı sağlarlar (Wagner vd 1992).

Kil minerallerinin yüzey adsorptif kuvvetleri, kil minerallerinin eksi yüklü olmaları ve suyun

polar yapısı nedeniyle suyun tutulmasını önemli oranda etkilerler (Petersen vd 1996).

Canbolat ve Öztaş (1997), kıvam limitleri ile bazı fiziksel ve kimyasal özellikler arasındaki ilişkileri belirlemek için yaptıkları araştırmada toprak örneklerinin likit limit ve plastik limit değerleri ile kil içeriği, organik madde miktarı, kireç içeriği ve katyon değişim kapasitesi arasında önemli pozitif, kum içeriği ile önemli negatif ilişkiler belirlemişlerdir. Ball vd (2000), toprakta kompaksiyon değişimini ve onun plastiklik, bünye, organik madde,

tane büyüklüğü ile olan ilişkisini araştırmışlardır. Araştırıcılar likit limit değerinin

kompaksiyonun tahmin edilmesinde tane büyüklüğü dağılımından daha önemli olduğunu,

tane yoğunluğunun ise kompaksiyonun tahmininde önemli olmadığını bildirmişlerdir.

2.2. Jeoistatistik Yöntemlerden Yararlanılarak Yürütülen Çalışmalar

2.2.1. Genel çalışmalar

Gözlem verilerinin deneysel variogram yapısının belirlenmesi ve bu variogram yapısına

teorik bir modelin uydurulması jeoistatistiksel çalışmaların temelini oluşturmaktadır

(Delhomme 1978, Vieira vd 1983).

9

Burgess ve Webster (1980), “blok kriging”den elde edilen tahmin varyansının noktasal

kriging’e göre daha düzgün olduğunu belirtmişler, bu nedenle toprak özelliklerinin

haritalanması amacıyla blok kriging uygulanmasını önermişlerdir.

Yarıvariogram modelleri ve kriging teknikleri, klasik istatistik yöntemler gibi bir tek

istasyonun gözlem değerleri ile ilgilenmemekte (Bastin ve Gevers 1985), bir alan ya da

doğrultu üzerinde düzenli veya düzensiz şekilde dağılmış, mevcut tüm gözlemler

kullanılmakta ve zaman boyutu yanında konumsal değişkenlik boyutu da çalışmaya

dahil edilmektedir (Karlinger ve Skrivan 1980).

Çalışmalarda genellikle noktasal değerler yerine, incelenen değişkenin belirlenmiş bir

alan üzerindeki ortalama değerinin kullanılması tercih edilmektedir. Böylece, alansal

tahminlerde tahminin varyansından alan içerisindeki blok varyansının çıkartılması ve

sonuçta noktasal tahmin varyansına göre daha düşük bir varyansla tahmin yapılması

sağlanarak noktasal kriging yönteminin bazı sakıncaları giderilmektedir (Karlinger ve

Skrivan 1980, Burges ve Webster 1980). Özellikle kontrolsüz etki varyansının toplam

varyans içindeki oranının yüksek olduğu durumlarda (Tabios III ve Salas 1985), alansal

tahminlerin noktasal tahminlere göre daha güvenilir olacağı bildirilmektedir.

Konumsal değişkenlik sürekli bir dağılım göstermekte olup normal dağılımla ifade

edilememektedir. Konumsal değişkenlik belirli bir alanda her nokta için belirli bir

değeri temsil ettiğinden gerçek bir fonksiyondur. Klasik istatistiksel modeller örneklerin

normal dağılım gösterdiğini varsayar ve yerin pozisyonu hakkında bilgi vermezler

(Webster ve Burgess 1980).

Konumsal özellikler yarıvariogramlarla belirtilirler, uygun konumsal yapının tahmin

edilmesi ve haritalanması faktöryel kriging veya kriging analizleri olarak bilinen kriging

varyasyonlarının kullanılmasıyla yapılır (Matheron 1982, Goovaerts 1992).

10

Jeoistatistiksel yöntemlerle gözlemlerin yapıldığı noktaların konumları ve gözlemler

arası korelasyon dikkate alınarak yansız ve minimum varyanslı tahminler

yapılabilmektedir (Olea 1982).

Çapraz doğrulama analizi, kriging metodu içerisinde yer alan ölçüm noktalarındaki

değerleri çevresindeki değerlerle tahmin ederek, gerçek değerlerle tahmin değerlerini

karşılaştıran, seçilen modelin güvenirliliğini test eden bir yöntemdir (Vieira vd 1983).

Doğrusal modelde grafikteki yarıvariogram eğrisi doğrusal olarak artığından grafik

üzerinde sabit bir örnekleme aralığı belirlenememektedir. Bu davranış iki örneğin

vektör dağılımının daha büyük olduğunu ve bunlar arasındaki ortalama farkın da

değişken olacağını göstermektedir (Wollum ve Case 1984).

Trangmar vd (1985), kriging tekniğini yarıvariogram yapısal özellikleri kullanılarak

örneklenmemiş noktalardaki konumsal değişikliklerin yansız tahmininin optimal şekilde

yapıldığı bir teknik olarak tanımlamıştır. Kriging analizini diğer interpolasyon

yöntemlerinden ayıran en önemli özellik tahmin edilen her bir nokta veya alan için bir

varyans değerinin hesaplanabilmesidir ki bu tahmin edilen değerin güven derecesinin

bir ölçüsüdür. Eğer bir nokta veya alan için hesaplanan varyans değeri kesin değerler

arasındaki varyanstan daha küçük ise toprak özelliğinin ölçülmeyen nokta veya alan için

tahmin edilen değerin güvenilir olduğu kabul edilir.

Hamlett vd (1986), toprak özelliklerinin konumsal bağımlılık gösterdiğini ve klasik

istatistik metotlarının, değişkenleri uzaydaki konumsal bağımlılıklarına rağmen

bağımsız değişkenler olarak ele alması nedeniyle, yetersiz kaldığını bildirmektedirler.

11

Toprak özellikleri ile ilgili çalışmalarda genellikle küresel (spherical), doğrusal (linear)

ve üslü (eksponansiyel) tip yarıvariogram modeli yaygın olarak kullanılmaktadır

(McBratney ve Webster 1986).

Yarıvariogram analizleri, çiftlik bazından havza ya da bölge bazına değin değişen

ölçeklerde çalışma olanağı vermektedir (Hamlett vd 1986, Nash ve Daugherty 1990,

Camberdalla vd 1994).

Konumsal bağımlılığın doğru şekilde açıklanabilmesi için “en iyi örnekleme nasıl

olmalı” en çok karşılaşılan sorulardan birisi olmakla birlikte basit bir çözümü de yoktur

(Warrick ve Myers 1987).

Kriging tekniğinin diğer interpolasyon metotlarından (yüzey eğilim ve ters uzaklık

metodu) daha iyi olduğu yapılan çalışmalar sonunda elde edilen jeoistatistiksel

sonuçlarla kabul edilmektedir (Laslett vd 1987, Voltz ve Webster 1990). Bunun yanında

yapılan bazı çalışmalar (Van Kuilenburg vd 1982, Bregt vd 1987, Leenhardt vd 1994)

geleneksel sınıflama ve haritalamanın bazen kriging yöntemiyle eşit düzeyde

yapılabileceğini göstermiştir.

Miller vd (1988), toprak erozyonunun kuru tarım alanlarında ürün üzerine olan etkilerini

açıklamakta klasik istatistik metotlarının yetersiz olduğunu bildirmektedir.

Sacks ve Schiller (1988), minimum tahmin hatası veren optimum örnekleme tablosu

için olasılık optimizasyon algoritması kullanmışlardır. Araştırıcılar sınırlı birbirlerinden

farklı uzaklıktaki 121 örnekleme noktası ile 15 gözlemlik küçük örnekleme noktaları

kullanmışlardır.

12

Jeoistatistikle ilgili yapılan çalışmalar fizyografik ayrımlı bölgelerin farklı özellikli

otokovaryans yapılara ayrılmasının uygun olacağını göstermiştir. Bu nedenle araştırma

alanlarının interpolasyondan önce fiziksel bilgilere (farklı litoloji, farklı iklim zonu vb.)

dayalı ana sınıflara ayrılması daha sağlıklı tahminlerin yapılmasına olanak sağlar (Stein

vd 1988, Mc Bratney vd 1991).

Di vd (1989), örnekleme stratejilerinin geliştirilmesinde jeoistatistiksel yaklaşımın geleneksel

istatistiksel metotlardan daha etkili olduğunu ve aynı düzeyde kesinlik elde etmek için kriging

yönteminde geleneksel istatistiksel yönteme göre daha az örnek gerektiğini bildirmiştir.

Jeoistatistik çalışmanın başlangıç noktasında örnekleme tablosu, kriging tahminleri

kalitesinde önemli bir rol oynar. Normal (ordinary) kriging’in önemli avantajlarından

biri jeoistatistiksel yaklaşımın temel hipotezi olması, tahmin doğruluğunun kriging

varyansıyla açıklanabilmesidir (Webster ve Oliver 1990).

Doğrusal model gerek uygulanışının kolay olması, gerekse birçok yarıvariogramın

küçük adım aralığı için doğrusal bir ilişki vermesi nedeniyle en yaygın olarak kullanılan

yarıvariogram modellerinden biridir. Ayrıca kestirim işleminde kısa adım aralığının

esas alınması bu modelin kullanılmasında avantaj sağlamaktadır. Küresel ve üslü

modelde yarıvaryans değeri belli bir noktadan sonra az (üslü) ya da çok (küresel) sabit

bir değere ulaşır. İki model arasındaki fark grafiğin tepe varyansı değerine ulaşma

şeklindedir. Küresel modelde tepe varyans değeri kesin bir x mesafesinde yakalanırken,

üslü modelde eğri tepe varyans değerine asimptotik bir şekilde yaklaşır. Bu nedenle

kesin bir kural olmamakla birlikte, üslü model için pratik etki aralığı tepe (sill)

varyansının % 95’i olarak seçilir (Webster ve Oliver 1990).

13

Örnekler arasındaki konumsal bağımlılık mesafe boyutundan başka yöne göre de

oluşabilir. İncelenen özellikler için belirlenen yarıvariogram değerlerinin yönlere göre

değişiklik göstermesi yönsel bağımlılığın (anisotropik) bir göstergesidir. Yönsel

bağımlılığın oluştuğu durumlarda, varyasyonun maksimum ve minimum olduğu yönler

dikkate alınarak hesaplanan bir katsayının yarıvariogramın eğim bileşimine ilave

edilmesi gerekmektedir (Webster ve Oliver 1990).

Son onbeş yıldaki gelişmeler ve çalışmalar jeoistatistiğin toprak etüt ve amenajman

uygulamalarında son derece uygun olduğunu göstermiştir. Temel teknik olan normal

kriging yöntemi bilinen minimum varyansla yansız tahmin olanağı sağlar. Değişken

verileri tahmin sınırlarını genişletmek amacıyla co-kriging ile uygulanır. Variogram tüm

jeoistatistik uygulamaları için en önemli parametredir. Bu nedenle uygun sayıdaki

verilerle hassas bir ölçekte doğru bir şekilde tahmin edilmeli ve uygun şekilde

modellenmelidir. Variogram, tahmin için kullanılmasının yanında ilave örnek

alanlarının seçiminde toprak etüt çalışmaları için en uygun örnekleme düzenini

belirlemek için de kullanılabilir (Oliver ve Webster 1991).

Kriging tekniği diğer tahmin tekniklerine göre daha yansız sonuçların yanı sıra

minimum varyanslı ve tahmine ait standart sapmanın hesaplanmasına olanak

vermektedir (Deutsch ve Journel 1992, Abtew vd 1993).

Webster ve Oliver (1992), toprak özelliklerinin deneysel yarıvariyogram modellerinin

oluşturulması için gerekli örnekleme sayısının ne kadar olması gerektiğini

araştırmışlardır. Araştırıcılar tipik toprak özelliklerinin ve çevresinin tanımlanabilmesi

için 50 verinin az olduğunu, en az 100 verinin gerektiğini bildirmişlerdir. Normal

dağılımlı yönden bağımsız dağılım gösteren toprak özelliklerinin deneysel

yarıvariogramlarının 150 veriyle hesaplanmasının genellikle yeterli olduğunu, 225

veriyle yapılan hesaplamanın daima güvenilir olabileceğini bildirmişlerdir.

14

Parkin (1993), toprak değişikliğinin, konumsal ve geçici ölçekte birçok oluşumun

doğrudan ve karşılıklı ilişkilerinin bir sonucu olduğunu bildirmektedir.

Webster ve Oliver (1993), güvenilebilir bir tahmin variogramı oluşturabilmek için en

az 150 verinin gerektiğini, yönlere bağlı değişimi açıklayabilmek için ise daha çok veri

gerektiğini bildirmişlerdir.

Toprak özellikleri genellikle çok değişkenlidir ve jeoistatistik konumsal temelde, toprak

özellikleri arasındaki değişikliğin korelasyonunun nasıl olduğunu araştırmada gittikçe

artarak kullanılmaya başlanmıştır (Goovaerts 1999).

Van Groenigen vd (1999), minimum kriging varyansı elde etmek amacıyla konumsal

simülasyon düzeltmesi kullanarak optimum konumsal örnekleme tablosu düzenlemişlerdir.

Van Groenigen (2000), konumsal simülasyon düzeltmesi ile elde edilen örnekleme

tablosu performansı ile üçgensel grid performansını 23 örnek noktası ile

karşılaştırmıştır. Konumsal simülasyon düzeltmesi kriging varyansı 40,64’den 39,99’a,

maksimum kriging varyansı 86,83’den 53,36’ya düşmüştür. Daha sonra düzensiz olarak

100 örnek alınmış ilave 10 örnek ile gözlemler düzenlenmiştir. Ortalama kriging

varyansı 21,62’den 15,83’e, maksimum kriging varyansı 70,22’den 34,60’a düşmüştür.

Kriging varyansı variogram parametrelerinden etkilendiği için, variogram

parametrelerinin en iyi örnekleme tablolarına etkileri araştırılmıştır. Gaussian variogram

modeli, aynı kontrolsüz etki varyansı, tepe varyansı ve etki aralığına sahip olmasına

rağmen üslü variogram modelinden farklı örnekleme tablosu üretmiştir.

15

2.2.2. Toprağın fiziksel özelliklerine ilişkin çalışmalar

Warrick ve Nielsen (1980), statik toprak fiziksel özelliklerinin konumsal değişikliklerini

inceledikleri çalışmanın sonuçlarına dayanarak, toprak mekanik kompozisyonları, hacim

ağırlığı ve benzerlerinin genelde normal olasılık dağılımı gösterirken, su ve katı hareketiyle

ilgili hidrolik iletkenlik, elektriksel iletkenlik gibi dinamik özelliklerin genelde logaritmik

normal dağılım gösterdiklerini bildirmektedirler.

Gajem vd (1981), toprağın 0,1 ve 15 atmosferde sahip olduğu su içeriği, kullanılabilir su

kapasitesi, yüzey alanı, tane büyüklük dağılımı ve birim hacim ağırlığı gibi fiziksel

özelliklerine ait konumsal değişim parametrelerini belirlemiş ve model değişimlerini

karşılaştırmışlardır.

Vieira vd (1981), tınlı bir toprakta infiltrasyon ölçümleri yapmışlardır. Toplam 1280

ölçüm yapılan çalışma alanında sonuçlar yaklaşık normal dağılım göstermiştir.

Variogram değerleri konumla oldukça yüksek bağımlılık göstermiştir. Araştırıcılar

doğru sonuç elde edebilmek için gerekli minimum örnekleme sayısının ne olmalı

sorusunu 1280 örnekle karşılaştırarak araştırmışlardır. Başlangıçta 16 ölçüm değeri

alınarak 1264 nokta değerini tahmin etmişlerdir. Daha sonra yapılan 32, 64, 128 ve 256

nokta ölçümlerinde korelasyon katsayısı giderek artmıştır. Araştırıcılar 128 nokta ölçüm

değerleri ile 1280 noktadaki ölçüm değerlerinin benzer sonuçlar verdiğini bildirmişlerdir.

Ovalles ve Collins (1988), kuzey-batı Florida’da istatistiksel olarak seçilmiş bazı toprak

özelliklerinin konumsal değişikliklerini jeoistatistik kullanılarak araştırmak, fizyoğrafya

ile ilişkili toprak özelliklerinin nasıl değişiklik gösterdiğini ve örnekleme yoğunluğunun

artış göstermesi gereken alanları belirlemek amacıyla yaptıkları çalışmada toprakların

kum, kil ve organik karbon içeriklerinin yarıvariogramlarının yönlere göre değişiklik

gösterdiğini belirlemişlerdir. Toprak özelliklerinin kriging verileri ve standart hata

16

diyagramları Florida’da beş fizyografik bölgeyle ilişkili bulunmuştur. Araştırıcılar bu

diyagramların değişiklik göstermesinin, farklı topoğrafya, jeoloji ve arazi kullanımı

nedeniyle olabileceğini bildirmişlerdir.

Dahiya vd (1990), iki yıldan daha fazla bir süre güney-batı Haryana’da kumlu

topraklarda toprak su kapsamı değişimini jeoistatistik yöntemle incelemişlerdir. Farklı

derinliklerden 15 gün aralıklarla alınan (2,5 ay 0-30 cm ve 3 ay 30-180 cm) örneklerde

yarıvariogramlar hesaplanmıştır. Kriging analizi uygulanarak kısa aralıklar için toprak

su kapsamı tahmin edilmiştir. Kriging için kullanılan yarıvariogram modelinin

geçerliliği çapraz doğrulama tekniği kullanılarak test edilmiştir. Model, çalışılan alanda

toprak nem kapsamının tahmininde mükemmel sonuç vermiştir. Yarıvariogramlar

ayrıca birbirini izleyen örnekler arasında istenilen herhangi bir kesinlikte zaman aralığı

belirlemek için de kullanılmıştır. Bu prosedürle örnekleme çabalarının iki örnek

arasındaki güvenilirlikte önemli bir azalma olmaksızın zaman aralığının artırılmasıyla

azaltılabileceğini göstermiştir.

Munoz vd (1990), toprak su kapsamı, bünye ve iki bitkide ürün gelişimindeki konumsal

değişiklikleri, Tunus’ta kırmızı step toprağında klasik istatistik ve jeoistatistik metotları

kullanılarak araştırmışlardır. Ölçümler 13,5 ha’lık arazide 15x10 m gridler oluşturularak 81

noktada toplam 1,21 ha’lık bir alanda yapılmıştır. Her bir değişkenin varyasyon katsayısı

% 11-100 arasında olmuştur. Değişim sınırları 80 m’nin altında bulunmuştur. Dağılım ve

varyans tahmini, hesaplanan ortalama değerlerin doğruluğu, örnekleme alanının büyüklüğü

tahmini ve örnekleme sayısı belirlemek amacıyla kullanılmıştır. Sonuçlar 81 gözlemden

elde edilen toplam nispi hatanın % 3 ile % 26 arasında olduğunu göstermiştir. Değişkenlerin

konumsal yapı gösterdiği yerlerde ortalama değerlerde hatanın azaltılması, örnekleme

alanının boyutunu artırmadan mümkün olmamaktadır.

17

Bramley ve White (1991), toprak fiziksel özelliklerinin zamanla büyük değişiklikler

göstermediğini, bu nedenle variogramın tekrar edilebilmesinin yanı sıra benzer

topoğrafya ve benzer toprak tipleri için de kullanılabileceğini bildirmektedirler.

Enti ve Chang (1991), on altı toprak örnekleme düzeninin kriging ve yönsel variogramlara

olan etkilerini jeoistatistik yöntem kullanarak araştırmışlardır. Gridler oluşturularak her

örnekleme noktasında toprak hacim ağırlığı değerleri belirlenmiş ve örnekleme yapılmayan

noktalarda hacim ağırlığı değerleri kriging ile tahmin edilmiştir. Kriging ile elde edilen

tahmin değerleri gözlemle elde edilen en az 6168 değer ile karşılaştırılarak kontrol

edilmiştir. Araştırma sonuçları örnek sayısının kısmen az olduğu ve yarıvariogramın iyi

modellenmediği durumlarda bile kriging yönteminin tüm örnekleme düzeninde hacim

ağırlığını doğru ve yansız bir şekilde tahmin ettiğini göstermiştir.

Kanber vd (1991), toprakların bünye ve su tutma kapasitesi gibi fiziksel özelliklerinin

uzaklık boyutu içinde gösterdikleri konumsal değişkenliği yarıvariogram analizi

yardımıyla belirlemişlerdir. Deneme alanının kuzey-güney doğrultusunda seçilen 78 m

uzunluğundaki bir hat üzerinde 1 m aralıklarla 30 cm toprak derinliğinden 70 örnek

almışlardır. Alınan örneklerde bünye, tarla kapasitesi, ve solma noktası belirlenmiştir.

Araştırma sonucunda silt dışında diğer özelliklerdeki değişkenliğin uzaklığın bir

fonksiyonu olduğu, etki zonunun kil için 32 m , TK için 15 m, SSN için 10 m arasında

değiştiği belirlenmiştir. Ayrıca anılan özelliklerin haritalarının yapılabileceği

anlaşılmıştır. Öte yandan toprak özelliklerine ilişkin çalışmalarda yapılan etüdün

doğruluk düzeyinin örnek sayısı ölçüsünde, örnek yerinden de etkilendiği gösterilmiştir.

McBratney vd (1991), yüzey toprağı kil kapsamının jeoistatistiksel haritasını yapmak

amacıyla eğimli ve düz arazide 50x30 km’lik bir alanda çalışma yürütmüşlerdir. Olası

global ve bölgesel özel tesadüf fonksiyonları (IRF-K) kullanılarak karşılaştırılmıştır.

Uygulanan global modellerin her ikisi topoğrafik sınırlar yakınında kötü sonuçlar

vermiştir. Bu süreksizlik bazı ilave kenar etkilerinin kıyısında eğimli ve düz alanlar için

18

kriging uygulandığında ortadan kalkmıştır. Kovaryans fonksiyonları ve üslü variogram

modelleri her bölge içerisinde kil kapsamlarının benzer olduğu yerler için türetilmiştir.

Global modelle karşılaştırıldığında tahmin kil kapsamının ortalamadan sapması % 6,

ortalama kareler sapması % 14 azalma göstermiştir.

Gummatov vd (1992), Greyzem toprakların su tutma, hacim ağırlığı, nem kapsamı ve

katyon değişim kapasitesinin konumsal değişikliklerini, bölgesel değişiklikler teorisi

kullanarak örnekleme noktaları arasındaki etki uzaklığını, dağılımın varyansını

araştırmışlardır. Su tutma eğrisi yarıvariogramları yüksek kontrolsüz etki varyansı

etkisiyle, etki uzaklığı 21-63 m arasında değişen zayıf küresel konumsal yapı göstermiştir.

Akgül vd (1995), Atatürk Üniversitesi çiftliği topraklarında bünyeye ilişkin değişimin

jeoistatistiksel yöntemler kullanılarak değerlendirilmesi ve dağılım desenlerinin belirlenerek

haritalanması amacıyla yaptıkları araştırma sonucunda, toprakların kil, kum ve çakıl

miktarlarının dağılım paternlerinin topoğrafya ile belirgin bir ilişki gösterdiğini saptamışlardır.

Logston ve Jaynes (1996), işlenmiş alanlarda farklı zamanlarda hidrolik iletkenliğin

konumsal değişikliği ile ilgili yaptıkları araştırmalarda, K değerinin uyum aralığının K30

ve K60 için orta düzeyde olduğunu bildirmektedirler. Araştırıcılar konumsal bağımlılığın

ve yapısal uzaklığın ölçüm yönüyle değiştiğini, sadece transektler arası ölçümlerin K

nın konumsal değişikliğini açıklamaya yetmediğini bildirmektedirler.

Jacquez vd (1996), toprak su tutma eğrisi (pF) ve doygun koşullarda hidrolik iletkenlik

değerleri toprak profilinde üç horizonda ölçmüştür. Hidrolik iletkenlik ve su tutma eğrisi

değerlerinin konumsal değişikliği iki ayrı ölçüm faktör seti ile tanımlanmıştır (psi ve K).

Her iki ölçüm faktörü logaritmik normal dağılım göstermiştir. Dönüştürülmüş verilerin

ölçüm faktörleri varyansı düzenli olurken, ortanca değerleri hem yatay hem de dikey yönde

düzensizlik göstermiştir. Büyük ölçek değişimleri Ap horizonunda K parametreleri, C2

19

horizonunda psi parametreleri için toplam gözlenen değişiklikte önemli dağılım

göstermiştir. Ölçüm parametreleri için konumsal yapı sadece bu iki durum için

gözlenmiştir. Diğer tüm durumlar için herhangi bir konumsal bağımlılık oluşmamıştır.

Çetin ve Özcan (1997), toprakların kil içeriklerinin uzaklık boyutu içerisinde

gösterdikleri değişkenlik tavrını jeoistatistik tekniğiyle belirlemeye çalışmış ve

optimum haritalama tekniği ile niceliksel olarak haritalanabilme olanaklarını

araştırmışlardır. Çalışma alanı toprakları kil içeriklerinin gözlem noktaları arasındaki

uzaklığın bir işlevi olarak konumsal bağımlılık gösterdiği belirlenmiştir. Yarıvariogram

etki uzaklığı 3,5 km olarak belirlenmiştir. Böylece, yarıçapı bu mesafeye eşit ya da

küçük olan bir çemberin komşuluğundaki bütün örneklerin birbirleri ile ilişkili olduğu,

örneklerin birbirlerinden bağımsız olarak düşünülemeyeceği sonucuna varılmıştır.

Çalışma alanında 6000 adet grid noktası oluşturularak basit kriging tekniği ile

kestirimler yapılmış, bu kestirimler kullanılarak çalışma alanının eş kil eğrileri haritası

ve kriging standart sapma haritası çizilmiştir.

Toprak neminin konumsal sıklık gözlemlerinin 3 boyutlu tahmin şartları kriging ile elde

edilmiştir. Gözlemler yerel stratigrafileri içeren alt alanlara bölünmüş ve yönsel variogram

uygulanmıştır. Bu şartlar altında 3 boyutlu yarıvariogram fonksiyonunu belirtmek güç

olmuştur. Fakat georadar etüdüyle iki yarıvariogram fonksiyonu türetilmiş, iki farklı

sedimantolojik birim tanımlanmıştır. Sedimantolojik yapısı kriging ile hesaplanan toprak

neminin tahmin şartları ile daha yüksek doğruluk elde edilmiştir. Bu gelişmeler çapraz

doğrulama (cross validation) yöntemi olarak belirlenmiştir (Kitterod vd 1997).

Ortaş ve Berkman (1997), yapılan bir çalışmada hacim ağırlığı ve toprak nem

içeriğinin uzaklığa bağlı değişimlerinin irdelenmesi amaçlanmıştır. Kuzey-güney ve

doğu-batı yönünde 100 m’lik eksenler üzerinde 5 m aralıklarla toprak örnekleri alınmıştır.

Kuzey-güney doğrultusunda 0-20, 20-40, 40-60 cm derinliklerden, doğu-batı

doğrultusunda 0-20 cm toprak derinliğinden 80 örnek alınmıştır. Jeoistatistiksel analiz

20

sonucunda güvenilir örnekleme aralığının, hacim ağırlığı için kuzey-güney yönünde 40

m ve doğu-batı yönünde 30 m; nem içeriği için doğu-batı yönünde 25 m, kuzey-güney

yönünde 20 m’lik mesafeler içinde olduğu belirlenmiştir.

Western vd (1997), Avustralya güney Viktorya’daki Tarravarra havzasındaki 10,5 ha’lık

alanda 13 gün süreyle toprak neminin detaylı konumsal yapısını belirlemek amacıyla

ölçümler yapmışlardır. Hidrolojik davranış, konumsal organizasyon arazi performansı;

toprak nem paterninin jeoistatistiksel yapısı ve toprak nem paterninin uzaktan

algılanmasından oluşan çeşitli analiz verileri özetlenmiştir. Bu yapılarla birlikte yüzey akış

kayıpları ve meteorolojik veriler havzada Thales ve VIC modellerinin uygulanması için

kullanılmıştır.

Castrignano ve Stelluti (1999), agregat büyüklük dağılımını belirlemek amacıyla güney

İtalya’da kil bünyeli toprakta 23x25 m aralıklarla örnekleme yapmışlardır. Kuru eleme

yöntemiyle belirlenen agregat büyüklük dağılımı değerlerinde parçacık boyut değerleri

(D), 2 ile 3 arasında değişmiştir. Toprak agregasyon değişikliğinin haritalanması için

kriging ile interpolasyon yapılmıştır. Kuru toprak agregatlarının toplam kütle dağılımı

R3-D ile oransal bulunmuştur.

Çetin vd (1999), Aşağı Seyhan Ovası IV Merhale projesi kapsamında yer alan yaklaşık

30 000 ha’lık alanda yürüttükleri çalışmada, taban suyu düzeyi altındaki katmanların

hidrolik iletkenlik ölçümleri ve taban suyu elektriksel iletkenlik değerleri uzaysal

bağımlılık yapıları ve etki uzaklıklarının jeoistatistik yöntemle saptanması

amaçlanmıştır. İncelenen özelliklere ilişkin olarak toplam 154 adet gözlem verisinin

istatistikleri hesaplanarak K ve EC verilerinin sağa çarpık bir dağılım gösterdiği ve

değişim katsayılarının yüksek olduğu saptanmıştır. Jeoistatistik analiz sonucunda EC ve

K gözlemlerinin uzaysal olarak bağımlı olduğu belirlenmiştir. Bu bağımlılık yapısı K

için Gauss, EC için üslü tip modelle ifade edilebilmiştir.

21

Utset ve Cid (2001), farklı nem şartlarında ferrasol topraklarda penetrometre direncinin

konumsal değişimini jeoistatistik yöntemle çalışmışlardır. Ölçümler sulamadan önce

kuru toprak şartlarında ve sulamadan 2 ve 24 saat sonra yapılmıştır. Aynı alanda hacim

ağırlığı değerleri ve relatif topoğrafik yükseklik ölçülmüştür. Penetrometre ölçümleri

ve hacim ağırlığı değerlerinin konumsal değişikliği kuru şartlarda ve sulamadan sonra

normal dağılım göstermiştir. Penetrometre direnci yarıvaryans değerleri kuru şartlarda,

ıslak şartlara göre daha büyük değerler göstermiştir. Konumsal yapıda farklılık olmasına

rağmen sulamadan önce ve sulamadan 24 saat sonra 8-10 m’de penetrometre

yarıvariogram değerleri hacim ağırlığı yarıvariogram değerleriyle büyük benzerlik

göstermiştir.

2.2.3. Toprakların kimyasal özellikleri üzerine yapılan çalışmalar

Al-Sanabani (1982), güney Arizona topraklarında 10 ha’lık alan içerisinde 101 tesadüfi

örnekleme yapmıştır. Örnekler 0-30 cm derinlikten alınmış ve saturasyon ekstraktında

elektriksel iletkenlik (EC) değerleri ölçülmüştür. EC değerlerinin 0,6-32 dS/m arasında

değiştiği, ortalamasının 1,4 varyansının 0,7 ile yaklaşık logaritmik sıklıkta bir dağılım

izlediği bulunmuştur. Deneysel variogram değerleri 5 m ve 10 m aralıklarda ve küresel

modelle çizilmiştir. Araştırıcı kriging varyansının bölgenin toprak EC değerlerini doğru

olarak değerlendirdiğini ve variogram modelinin güvenilir olduğunu bildirmektedir.

Bhatti vd (1993), Peshawar Pakistan’da 4.5 ha’lık çalışma alanında 8 paralel transektlerle

15 m aralıklardan 25 cm derinlikten toprak örnekleri almışlardır. Topraklarda bünye,

pH, kireç, ekstrakte fosfor, ve potasyum belirlenmiştir. Ekstrakte fosfor % 64, ekstrakte

potasyum % 23’le en yüksek değişim katsayısı göstermiştir. Toprak pH’sı ve ekstrakte

potasyum hariç tüm toprak özellikleri konumsal özellik göstermiştir. Çalışma alanı

fosfor kapsamına bağlı olarak bitki besin yönetimi için iki farklı alana bölünmüştür.

22

Keck vd (1993), ABD güneydoğu Montana’da maden yataklarında toprak özelliklerinin

konumsal dağılımlarını modellemek amacıyla araştırma yürütmüşlerdir. Toprak

özelliklerinin konumsal bağımlılıklarının belirlenmesi amacıyla jeoistatistiksel

yöntemler uygulanmıştır. Maden ocağı toprakları 100 m örnekleme aralığıyla düzensiz

bir şekilde toplanmıştır. Alt-üst edilen toprak katlarında bulundukları derinlik, toprak

tekstürü , pH ve EC ölçümleri yapılmıştır. Toprak analiz sonuçları 100 m örnekleme

aralığı için her toprak özelliğinde konumsal bağımlılık oluşmamıştır. İnterpolasyon için

kriging uygulaması verilerin korelasyon özelliği göstermemesi ve herhangi

yarıvariogram ile uyum göstermemesi nedeniyle gereksiz bulunmuştur. Konumsal

bağımlılığın olmadığı durumlarda, geleneksel istatistik tekniklerinin (örneğin regresyon

analizi) kullanılması daha uygundur.

Yates vd (1993), toprak kimyasal özelliklerinin konumsal dağılımlarını karakterize etmek

amacıyla jeoistatistiksel teknikler uygulamışlardır. Büyük alanlarda konumsal bağımlılığı

tahmin etmek amacıyla görünüşte çapraz (pseudocross) variogramlar ve co-kriging

teknikleri uygulanmıştır. Ayrıca tarım alanlarında toprak kimyasallarının zararlı etkilerini

minimize etmek amacıyla ortalamaların elde edilmesinde kriging uygulanmıştır.

Anil vd (1996), Hindistan’da Haryana aluviyal platosunda pH, EC ve silt + kil

kapsamının konumsal bağımlılığını test etmek amacıyla çalışma yapmışlardır. Üç farklı

nem rejim zonunda 24 büyük grupla kombinasyonda 10x10 km’lik gridlerle 470 adet

örnek alınmıştır. Varyasyon katsayısı % 7,10 ile % 29,40 arasında değişmiştir. Yapılan

jeoistatistik değerlendirme sonucunda silt + kil kapsamı ve pH tüm uzaklıklar için

uyumlu olurken, EC ölçümleri 225 km mesafe ile uyum göstermiştir. Bu değerler

noktasal ve blok kriging yöntemleriyle interpolasyon sonucu gözlem değerleriyle

karşılaştırılmıştır. Gözlem değerleri ile kriging değerleri ortalamaları eşit çıkmıştır.

23

Prieme vd (1996), iki orman toprağında CH4 emisyonlarının konumsal bağımlılıklarının

10-12 m den daha küçük mesafelerde meydana geldiğini bulmuşlardır.

Ryel vd (1996), toprakların NO-3, NH-

4 ve toprak nemi kapsamlarında yetiştirme

periyodu içerisinde farklı variyogramların oluştuğunu gözlemlemişlerdir.

Sylla vd (1996), toprakların aktif ve potansiyel asitliklerinin olağan faktörlerini

belirlemek amacıyla batı Afrika’da 4 nehir havzasında çalışma yapmışlardır. Kuru

sezonda beş farklı derinlikten nehir ağzından itibaren 40x20 m’lik gridlerle örnekler

alınarak aktif ve potansiyel asitlikleri belirlenmiştir. Asitliğe neden olan farklı şartların

konumsal değişimleri varyans analizi kullanılarak belirlenmiştir. Jeoistatistik analiz ise

konumsal değişimleri daha detaylı çalışmak amacıyla kullanılmıştır. Makro ölçekte

havzalar arasında ana eko bölgeler belirlenmiştir. Havza içerisinde nehir ağzından

uzaklaştıkça alt çevre şartları ve topoğrafik şartlarla oluşmuş zonlar belirlenmiştir.

Makro ölçekte çalışma alanın iki eko bölgeye ayırmak mümkün olmuştur. Orta ölçekte

toprak asitliği nehir boyu doğrultusunda bağımlılık gösterirken, mikro ölçekte kriging

haritaları toprak asitliğinde farklı yapılar göstermiştir.

Odeh vd (1997), yüzey toprağı organik karbon yüzdesini tahmin etmek için sayısal yükselti

modelinden türetilmiş arazi şekli özelliklerini değerlendiren çoklu doğrusal regresyon

modeli ile basit kriging yerine normal kriging teknikleri kombinasyonlarını kullanmışlardır.

Chang vd (1998), gel-git olayının etkisinde olan düşük tarımsal değerli bir çalışma

alanından su baskınından önce ve sonra grid geçirerek toprak ve sediment örnekleri

almışlardır. Örneklerde Al, Ca, Cd, Cr, Cu, Fe, K, Li, Mg, Mn, Na, Ni, Pb, Zn, su

kapsamı ve tane boyutu analizleri yapılarak orijinal veri setleri oluşturulmuştur. Tam ve

azaltılmış veri setleriyle deneysel variogramlar ve çapraz yarıvariogramlar

oluşturularak, bunlar kriging ve co-kriging analizlerinde kullanılmışlardır. Sonuçlar

1995 yılında orijinal örnek yoğunluğunun yaklaşık % 50 1996 yılında yaklaşık % 40

azalmasıyla konumsal değerlendirmede herhangi bir kayıp olmadığını göstermiştir.

24

Verilerin analizi 1995 yılındaki % 50 azalmanın mümkün olduğunu gösterirken 19 örnek

değerlendirmesinin istatistik olarak güvenilir olmayacağını çalışma alanı için minimum örnek

sayısının kriging ve co-kriging için 28 olarak alınması gerektiğini göstermiştir.

Utset vd (1998), kalibre edilmiş 4 elektrotlu prob ile (FEP), Küba’da Cauto Vadisinde

elektriksel iletkenliğin dolaylı olarak belirlenmesi amacıyla jeoistatistik yöntemleri

kullanmışlardır. Grid geçirilerek 50 m aralıklarla alınan toprak örneklerinde EC

değerleri ölçülmüştür. Tuzluluk için EC ölçümlerinde doğrusal variogram doğu-batı

yönünde elde edilmiştir. Elektriksel iletkenliğin laboratuvar ölçümlerinin konumsal

yapısı ile yarıvariogramlar uyumlu olmuştur. Çapraz değerlendirme (cross-validation)

analizleri FEP ölçümlerinden elde edilen EC yarıvariogram değerleri EC konumsal

değişikliğinin, laboratuvar ölçüm variogramlarıyla karakterize edilebileceğini göstermiştir.

Pozdnyakova vd (1999), sodyum adsorpsiyon oranının (SAR) belirlenmesi amacıyla

3375 ha’lık tarım alanında kriging ve co-kriging analizlerini uygulamışlardır. Co-

kriging tekniği SAR değerini tahmin için kullanılan EC değerlerinin değerlendirilmesinde

daha kolay uygulanmıştır. Tahmin SAR değerlerinin konumsal dağılımları yoğun

örneklemeler ve belirli oranlarda azaltılan örneklemeler kullanılarak jeoistatistik yöntemle

belirlenmiştir. Sonuçlar önemli oranlarda örnekleme sayısı azaltılmasına rağmen co-kriging

ile yapılan tahminlerde doğruluk oranının yüksekliğini göstermiştir. Toplam SAR

değerlerinin kullanıldığı kriging sonuçlarıyla, azaltılmış SAR değerlerinin kullanıldığı co-

kriging sonuçları karşılaştırıldığında co-kriging tahminleri hata kareler ortalamasının

önemli oranlarda azalmasını sağlamıştır. Örnekleme maliyeti yoğun EC verileriyle birlikte

co-kriging için küçük oranda SAR verileri kullanıldığında % 80 azalmıştır.

Ardahanlıoğlu vd (2002), Iğdır ovasında tuz ve sodyumdan etkilenen alanlarda

değişebilir sodyum, elektriksel iletkenlik, toprak asitliği ve bor kapsamının konumsal

değişikliğini belirlemek için yaptıkları araştırmada, elde ettikleri bulguları havza

içerisinde benzer karakteristikteki diğer alanlara uygulanabilir bulmuşlardır.

25

2.2.4. Toprakların biyolojik özellikleri üzerine yapılan çalışmalar

Bramley ve White (1991), biyolojik çalışmalarda zaman ve varyans ilişkisini araştırmak

için yılın belirli dönemlerinde örneklemeler yapmışlardır. Araştırıcılar varyansın

zamanla değişiklik göstermesi nedeniyle jeoistatistik analizin biyolojik özelliklerin

belirlenmesinde sorunlar oluşturabileceğini bildirmektedirler.

Webster ve Boag (1992), tarım alanlarında bitki köklerinde yaşayan ve verimi büyük ölçüde

etkileyen kist (cyst) nematoduyla ilgili araştırmalarında, nematodların konumsal değişikliklerinin

belirlenmesi için en uygun olduğu aralığın 5-50 m arasında olduğunu saptamışlardır.

Çeşitli araştırmacılar (Goovaerts 1994, Webster vd 1994), farklı toprak tipleri veya

jeolojik yapılarla ilişkili bölgesel değişikliklerden kaynaklanan kirliliğin lokal

kaynaklarını veya arazi farklılıklarından kaynaklanan toprak özelliklerindeki lokal

değişimleri faktöryel kriging kullanarak ayırmışlardır. Araştırıcılar bu çalışmalarında

konumsal bileşen haritalarını, konumsal değişikliğin kaynaklarını daha iyi anlamak için

tanımlayıcı anahtar olarak kullanmışlardır.

2.2.5. Toprak etüt ve haritalama konularında yapılan çalışmalar

Rogowski ve Wolf (1994), konumsal değişikliklerin ve dağılımlarının coğrafi işletim

sistemleriyle birleştirilerek haritalama ünitelerinin yapımında kullanılabileceğini bildirmişlerdir.

Bourgault vd (1997), gerçek veri setleri kullanarak modern jeoistatistiğin toprak etüt

problemlerinin çözümüne uygulanma potansiyelini araştırmışlardır. Yedi farklı toprak

tipi içeren yaklaşık 15 dekar alandan dikey ve yatay olmak üzere toplam 2385 ölçüm

26

yapılmıştır. Elektriksel iletkenlik dağılım haritasını yapmak için basit kriging, basit co-

kriging ve olabilirlik arazi tahminleri olmak üzere üç farklı yöntem izlenmiştir.

Büyük ölçekte konumsal değişikliğin olduğu yerler arazi kullanımı, toprak tipi veya

litolojinin değişimi ile ilişkilidir. Arazi kullanımı, toprak veya jeoloji gibi ikincil

kategorideki bilgiler çalışma alanı katmanlarını tanımlamak için kullanılabilirler (Stein

vd 1988, Voltz ve Webster 1990, Van Meirvenne vd 1994).

Oberthur vd (1999), üst toprak bünyesinin haritalanması amacıyla farklı üç

interpolasyon tekniği uygulamışlar ve sonuçları, tane büyüklüğü dağılımının kriging

haritalarıyla sınıflandırılmış bünye haritaları ile karşılaştırmışlardır. Araştırma sulama

yapılan pirinç ekosisteminde ve yağış-pirinç ekosisteminde olmak üzere iki farklı

bölgede yapılmıştır. Toprak verileriyle birleştirilmiş verilere bölgesel ölçekte (1:100

000-1:150 000) haritalar yapabilmek için gereksinim duyulmuştur. Bu veriler toprak

haritalarından, toprak eksperlerinden ve çiftçilerden alınan bilgilerle birleştirilmiştir.

İnterpolasyon haritaları tane büyüklüğü dağılımının interpolasyon haritalarına dayalı

bünye haritaları ile uyumlu olmuştur ve toprak tekstürü arazi tahminleri toprak bünye

sınıfları laboratuvar ölçümleriyle uyum göstermiştir. Kategorik verilerin interpolasyonu

toprak bünye sınıfında olduğu gibi, basit arazi ölçümlerinin kullanıldığı yetersiz

örneklemenin yapıldığı bölgelerde haritaların çözünürlüğünün artırılmasına ve

güncelleştirilmesine olanak sağlamıştır. Bağımsız test setlerinin kullanılabildiği yağış

alan alanlarda indikatör kriging en iyi sonuç vermiştir.

27

3. MATERYAL ve YÖNTEM 3.1. Materyal 3.1.1. Araştırma alanının coğrafi konumu Ankara ilinin yaklaşık 25 km güneyinde Gölbaşı ilçesi ve yakın çevresini içine alan

araştırma alanı 472 000 – 487 000 m doğu, 43 87 000-44 08 000 m kuzey koordinatları

arasında yer almaktadır. Araştırma alanı 1: 25 000 ölçeğinde İ29a3, İ29c1, İ29c4, İ29d2,

İ29d3 paftalarıyla temsil edilmektedir (Şekil 3.1).

3.1.2. Araştırma alanının özellikleri

Araştırma 981 km2 alana sahip Mogan gölü havzasında yer alan yaklaşık 350 km2’ lik,

Gölbaşı Özel Çevre Koruma Alanı ve yakın çevresini kapsamaktadır. Mogan (5,6 km2)

ve Eymir (1,08 km2) göllerinin de içinde bulunduğu araştırma alanı Ankara iline

yakınlığı nedeniyle yoğun yerleşim baskısı altındadır.

Araştırma iki aşamada yürütülmüştür. Birinci aşamada ideal bir arazi değerlendirmesini

oluşturacak arazi verileri, temel toprak etüd haritalama çalışmaları ile toplanmış, bu

kapsamda belirlenen 19 profilden 60 adet bozulmuş, 40 adet bozulmamış toprak örneği

materyal olarak kullanılmıştır.

İkinci aşamada test alanı olarak seçilen seri bazında yaılımın en fazla olduğu 45 km2 lik alan

içerisinde 500x500 m aralıklarla gridler geçirilerek 221 adet ve çalışma alanının değişik

noktalarından 89 adet olmak üzere, yüzey toprağından toplam 310 örnek alınmıştır.

28

İzmir

ANKARA

Ayaş

Polatlı

Haymana

Gölbaşı

Bala

Elmadağ

Beynam

Ahiboz

İkizce

Oyaca

Mogan G.

Eymir G.

Çubuk B.

Ovaç

ay

Ankara Ç.

0 10 20

(km)

ÖLÇEK

K

Adana

Bol

u

A Ç I K L A M A L A R

Havza SınırıÖÇK Alan SınırıKarayolu

Drenaj AğıGöl veya Baraj

Büyük ŞehirİlçeKöy veya Kasaba

Trabzon

Van

Adana

Ankara

Samsunİstanbul

İzmir

Antalya

0 250 500ÖLÇEK

K

(Km.)

Havalanı

Şekil 3.1. Araştırma alanının yer bulduru haritası

29

3.1.3. İklim

Ankara ili ve çevresi, kışları soğuk ve yağışlı, yazları sıcak ve kurak geçen, yarı kurak

iklim özelliklerine sahip karasal iklim kuşağı içerisinde yer almaktadır. Yıllık ortalama

buharlaşmanın 1141,6 mm, ortalama yağışın ise 410,5 mm olduğu bölgede en fazla

yağış ortalama 51,3-48,2 mm ile Nisan ve Mayıs aylarında, en az yağış ise 13,7 mm ile

Eylül ayında alınmaktadır. En sıcak ay 23,1 0C ortalama ile Temmuz, en soğuk ay ise

ortalama 0,4 0C değeri ile Ocak ayıdır. Havzada en yüksek ortalama buharlaşma 237,3

mm ile Temmuz ayında olmaktadır. Rüzgar hızının en yüksek gözlendiği Temmuz (2,3

m.sn-1) ve Ağustos (2,2 m.sn-1) aylarında en düşük bağıl nem (% 47) düzeyi

gerçekleşmiştir (Çizelge 3.1). Bitki su kullanımı ve buharlaşmanın olmadığı kış

aylarında yağışlarla alınan su profilde birikerek (R) su fazlalığı oluşturmuştur (S). Bahar

aylarıyla birlikte bitki su kullanımı ve sıcaklıkla birlikte artan buharlaşma kış aylarında

profilde biriktirilen suyun Nisan ayı ortasından Haziran ayı ortasına kadar geçen

yaklaşık iki aylık sürede hızla tüketilmesine neden olmuştur (U). Yaz aylarında yağış

miktarlarındaki azalma, sıcaklık artışı ile artan buharlaşma ve bitki su kullanımı,

araştırma alanı topraklarında profilde Haziran ayı ortasından Ekim ayı ortasına kadar su

noksanlığı (D) oluşmasına neden olmuştur (Şekil 3.2).

30

Çizelge 3.1. Ankara ili (1978-2001) aylık ortalama meteorolojik değerleri, (Anonim 2001)

Sıcaklık (0C)

Aylar Max. Min. Ort.

Yağış

(mm)

Bağıl

(Nispi) Nem

(%)

Rüzgar Hızı

(m/sn)

Ortalama

Buharlaşma

(mm)

Ocak 4.4 -2.9 0.4 41.8 73 1.7 -

Şubat 6.4 -2.2 1.8 34.0 71 1.8 -

Mart 11.3 0.6 5.6 38.1 64 1.9 -

Nisan 17.0 5.6 11.1 51.3 61 1.8 86.5

Mayıs 22.0 9.5 15.8 48.2 58 1.9 146.3

Haziran 26.2 12.8 19.8 36.2 54 1.9 182.1

Temmuz 29.8 15.8 23.1 18.9 47 2.3 237.3

Ağustos 29.7 15.7 22.8 15.0 47 2.2 222.0

Eylül 26.1 11.7 18.6 13.7 50 1.7 157.9

Ekim 19.8 7.4 12.9 32.7 62 1.6 87.9

Kasım 12.0 2.0 6.4 38.3 70 1.5 21.6

Aralık 6.6 -0.4 2.7 42.3 76 1.6 -

Yıllık 17.6 6.3 11.8 410.5 61 1.8 1141.6

Yıllık ortalama toprak sıcaklığının 8 Co’den fazla, 15 Co’ den düşük olması ve ortalama

yaz sıcaklığı ile ortalama kış sıcaklığı arasındaki farkın 5 Co’tan fazla olması nedeniyle

sıcaklık rejimi Mesic’tir. Yazın, yaz gün dönümünden (21 Haziran) sonra toprağın

ardışık 45 gün den fazla kuru kalması ve kışın ise yine kış gün dönümünden (21 Aralık)

sonra ardışık 45 günden fazla toprağın nemli olması nedeniyle nem rejimi ise Xeric’tir

(Soil Taxonomy 1999) (Şekil 3.2).

31

020406080m

m s 10

00

12014

160

O Ş M N M H T A E E K A 0

Aylar

u

P (mm) PE (mm)

D

R

U

SR

U-Kullanım (mm), D-Su noksanlığı (mm), R-Depolama (mm), S-Su fazlalığı (mm), P- Yağış miktarı (mm), PE- Potansiyel evapotranspirasyon(mm) Şekil. 3.2. Gölbaşı yöresi topraklarının su bilançosu diyagramı

3.1.4. Araştırma alanı toprak özellikleri

Araştırma alanında yayılım gösteren toprak serilerinin alansal dağılımları Çizelge 3.2’de

verilmiştir. Yavrucak serisi 4510,2 ha ile en fazla yayılıma sahip seridir. Bunu sırasıyla

Taşpınar (2973,1 ha) ve Karaoğlan (2698,3 ha) serileri izlemektedir. Örencik serisi ise

200,4 ha ile çalışma alanında en az yayılım gösteren seridir. Toprak taksonomisine (Soil

Survey Staff1999) göre belirlenmiş ordolarda en geniş alanı 10967,4 ha ile Mollisoller

kaplar. Çok az bir farkla yayılım gösteren Inceptisol ordosu 10660,8 ha, pedolojik

gelişimin çok az olduğu Entisol ordosu 8739,7 ha, Alfisol ordosu ise 2229,5 ha alan

kaplamaktadır (Dengiz 2002).

32

Çizelge 3.2. Toprak serilerinin araştırma alanı içerisindeki dağılımları (Dengiz 2002)

Profil

No Seri Adı

Alan

(ha)

Oran

(%) Taksonomi

Oran

(%)

1 Gölcük Bataklığı 1477,0 4,53 Sodic Hydraquent

7 Kaleboğazı 1098,7 3,37 Typic Fluvaquent

22 Mogan 2483,2 7,62 Typic Xeropsamment

17 Örencik 200,4 0,61 Typic Xerofluvent

4 Recepli 396,8 1,22 Lithic Xerorthent

8 Oğulbeyi 1463,1 4,49 Typic Xerorthent

20 Ahlatlıbel 1620,5 4,97 Lithic Xerorthent

ENTISOL

26,8

3 Yağlıpınar 1327,7 4,07 Typic Calcicxerept

21 Taşpınar 2973,1 9,12 Typic Calcicxerept

16 Ulugüney sırtı 1543,3 4,73 Typic Haploxerept

19 Taşlık Tepe 1325,8 4,07 Fluventic Haploxerept

6 Gölet 1216,5 3,73 Calcic Haploxerept

11 Çalı Tepe 2274,4 6,98 Calcic Haploxerept

INCEPTISOL

32,8

14 Karaoğlan 2698,3 8,28 Typic Calcicxeroll

5 Doğu Tepe 1552,1 4,76 Lithic Haploxeroll

12 Yavrucak 4510,2 13,84 Fluventic Haploxeroll

10 Kocadüz Tepe 2206,8 6,77 Typic Haploxeroll

MOLLISOL 33,6

18 41 Evler 1217,7 3,74 Calcic Haploxeralf

9 Beylikdüzü 1011,8 3,10 Mollic Haploxeralf ALFISOL 6,8

33

3.1.5. Jeoloji

Araştırma alanında gözlenen jeolojik birimlerle ilgili veriler Maden Teknik Arama

Genel Müdürlüğü verilerinden (Anonim 1992) elde edilmiştir.

Araştırma alanında en yaşlı birim Alt Triyas yaşlı Emir formasyonudur. Yeşil şist fasiyesinde

metamorfizma geçirmiş kayaçlardan oluşan formasyonun üzerine Orta-Üst Triyas yaşlı

Elmadağ formasyonu düşey geçişli gelir. Emir formasyonu kısmen ilksel özelliğini koruyan

ve alttan üste doğru metamorfizması azalan kayaç topluluğundan oluşur. Üst kesimlere doğru

gittikçe orta ve irileşen bol fosilli Premiyen, Karbonifer yaşlı kireçtaşı blokları içerir.

Kireçtaşı, killi kireçtaşı, marn ve kumtaşlarından oluşan Üst Jura-Alt Kretase yaşlı

Lalelik formasyonunun alt dokanak ilişkisi alanda belirsizdir. Üst dokanağı Virancık

gölselleri tarafından uyumsuz örtülüdür.

Üst Kretase öncesi yerleşme, yaşlı kabul edilen ofiyolitik melanj niteliğindeki Dereköy

formasyonunun üst dokunağı Gerder volkanitleri ve Virancık gölselleri tarafından

uyumsuz örtülüdür. Daha yaşlı formasyonlarla olan ilişkisi geniş alanlarda bu genç

formasyonlarla örtülü oluşu nedeniyle gözlenmez.

Üst Miyosen yaşlı Gerder volkanitleri ile üst kesimlerde bunlarla yanal ve düşey geçişli

gözlenen Virancık gölselleri daha yaşlı formasyonları uyumsuz örter.

Genç formasyonlarla olan dokanak ilişkisine dayanarak Alt Pliyosen yaşlı olarak

yorumlanan Oğulbey dasitleri, ofiyolitlerle volkanitleri kesmiş ve Gölbaşı formasyonu

tarafından örtülmüştür.

34

Üst Pliyosen yaşlı alüvyon yelpazeleri, yersel göl çökelleri ve akarsu çökellerinden

oluşan Gölbaşı formasyonu daha yaşlı tüm formasyonları uyumsuz örter. Alanda

gözlenen en genç oluşuklar ise Kuvarterner yaşlı alüvyonlardır (Anonim 1992).

3.1.6. Jeomorfoloji

Gölbaşı yöresinde ana su bölümü çizgisinin en yüksek bölümleri, alanın kuzey-doğu

ucundaki Elmadağ doruğu ile çevresindeki dar sırtlar üzerinde yer alır. Ankara

melanjı’na ait metamorfitler, volkanitler ve ofiyolitler üzerinde güney yönde yükselti

kaybederek uzanan doğudaki su bölümü kuzey kuzeydoğu- güney güneybatı yönlü

Gölbaşı havzasının uzanımına paraleldir. Havzanın batısındaki ana su bölümü Çölova

(İmrahor) deresi ile ana akarsu Ankara drenajını ayırır. Bu ana su bölümünde,

metamorfitlerle birlikte yer alan bloklu kireç taşları (Permiyen) iyi karst gelişimli

zengin yer altı suyu rezervuarlarını oluşturmuştur. Havzada bu iki ana su bölümü

arasında kalan genç aşınım yüzeylerinin (DII, DIV) kalıntıları, kuzey yönünde akışlı

İmrahor deresi drenajına genel hatlarıyla uyan erozyonal-denüdasyonal süreçlerle

gelişmiş, çok basamaklı bir morfoloji sunmaktadır. Yüzey eğimleri genelde ana

akarsuyun yerleştiği havza tabanı yönündedir (Şekil 3.3).

Yaklaşık üst miyosen’den başlayarak gelişimi gözlenebilen ve günümüzde yan derelerle

parçalanmış plato kalıntıları olarak görülen aşınım yüzeyleri, havza ortasına doğru

yerini Kuvarterner yaşlı akarsu şekillerine bırakmakta, havza tabanında ise kuzey

bölümde Holosenden oluşan iki aluvyon set gölünün (Mogan ve Emir) bulunduğu

aluvyal akarsu ovası yer almaktadır. Anadolu’daki aşınım yüzeylerini, dönem karşılığı

olan “D” simgesi ile belirten Erol (1983), Ankara çevresinde yaptığı jeomorfolojik

çalışmalarda da (Erol 1968, 1973, Erol vd 1980) beş aşınım sistemi (DI, DII, DIII, DIV

ve S-seki sistemleri) ayırt etmiştir.

35

Yerleşim yerleri VT; Vadi tabanı Profil yerleri V; Vadi DIV; Alçak plato Y; Yamaç DIII; Orta yüksek plato Sa; Alçak sekiler DII; Yüksek plato Sy; Yüksek sekiler

1: 100 000

Şekil 3.3. Araştırma alanının jeomorfolojik haritası (Anonim 1992)

36

3.2. Yöntem

Maden Teknik Araştırma Genel Müdürlüğü’nden sağlanan 1:25 000 ölçekli jeomorfolojik

haritalar ile çalışma alanında yayılım gösteren arazi şekilleri belirlenmiştir. Daha sonra yine

aynı kuruluştan alınan 1:25 000 ölçekli jeolojik haritalar ile farklı ana materyal ve farklı

fizyografik üniteler üzerinde bulunan topraklar belirlenmiştir.

Çalışma alanında, küresel konumlama sistemi (GPS) kullanılarak koordinatları saptanan 19 profilden genetik horizon esasına göre toplam 60 adet bozulmuş, 40 adet bozulmamış toprak örneği alınmış ve alınan toprak örnekleri gerekli ön işlemlerden geçirilerek laboratuvar analizleri için hazırlanmıştır. Toprak örneklerinde, bünye, suyla doygunluk, tarla kapasitesi, sürekli solma noktası, toprak reaksiyonu (pH), elektriksel iletkenlik, kireç kapsamı, organik madde, değişebilir katyonlar, katyon değişim kapasitesi özelliklerinin ve değerlerinin yanı sıra; hacim ağırlığı, özgül ağırlık, gözeneklilik (porozite), büzülme limiti, plastik limit, likit limit, kil aktivitesi, büzülme indeksi, hidrolik geçirgenlik, nem karakteristik değerleri ve sıkışma derecesi (kompaksiyon) belirlenmiştir Araştırmanın ikinci aşamasına geçilirken önce, analiz sonuçları istatistiksel yöntemle değerlendirilmiş ve istatistiksel olarak yüksek ilişki gösteren (P<0,01) mühendislik-fiziksel toprak özellikleri (yüzde doygunluk, tarla kapasitesi, sürekli solma noktası, kullanılabilir su kapsamı, kil ve kum yüzdesi, likit limit, plastik limit, plastiklik indeksi, silt yüzdesi) grid örneklemesi için seçilmiştir. Araştırma alanında seri bazında yayılımın en fazla olduğu 45 km2 ‘lik test alanı seçilerek 500x500 m aralıklarla gridleme yapılmış kesişim noktalarından 221 adet, çalışma alanının çeşitli yerlerinden 89 adet olmak üzere toplam 310 adet yüzey toprağından (0-20 cm) örnek alınmıştır. Toprak özelliklerinin normal dağılımdan ayrılışlarını belirlemek amacıyla “univariate” analizi uygulanmıştır. Toprak örneklerinin analizi sonunda elde edilen veriler jeoistatistik yöntem ile

değerlendirilerek deneysel yarıvariogramlar oluşturulup toprak özelliklerinin konumsal

37

bağımlılık dereceleri belirlenmiştir. Deneysel yarıvariogramların hesaplanmasında “h”

mesafesi aktif adım aralığının % 10’u olarak seçilmiştir.

Toprak özellikleriyle ilgili yapılan çalışmalarda genellikle noktasal değerler yerine,

incelenen değişkenin belirlenmiş bir alan üzerindeki ortalama değerinin kullanılması

tercih edilmektedir. Ayrıca blok kriging yöntemi ile noktasal kriging yönteminin bazı

sakıncalarının da giderilebilmesine (Karlinger ve Skrivan 1980, Burges ve Webster

1980) olanak sağlaması nedeniyle çalışma alanında örnekleme yapılmayan yerlerdeki

toprak özelliklerinin tahmin edilmesinde blok kriging yöntemi uygulanmıştır.

Araştırma alanında suyla doygunluk, kil kapsamı, tarla kapasitesi, kullanılabilir su

kapsamı, likit limit ve plastik limit değerlerinin tahmin edilmesinde en fazla 16; kum

kapsamı, sürekli solma noktası, silt kapsamı ve plastiklik indeksi değerlerinin tahmin

edilmesinde en fazla 8 komşuluk değeri kullanılmıştır.

Hata istatistiklerinin normal dağılıma uygunlukları “Kolmogorov-Smirnov “ testi ile

kontrol edilmiştir (SPSS 9.0).

3.2.1. Arazi ve laboratuvar çalışmalarında uygulanan metotlar 3.2.1.1. Mühendislik özellikleri Kıvam limitleri : Likit limit, plastik limit ve büzülme limitleri bulunarak elde edilen

değerlerden plastiklik indeksi ve büzülme indeksi hesaplanmıştır (Bowles 1970).

Kompaksiyon : Standart proktor silindir deneyi ile belirlenmiştir (Munsuz ve Ünver 1983).

38

Kil aktivitesi : Plastiklik indeks değerinin, kil yüzdesine oranlanmasıyla hesaplanmıştır

(Skempton 1953).

Mühendislik sınıfı : Tane büyüklüğü analizi ve atterberg limitlerinden yararlanılarak

bulunmuştur (Mertdoğan 1982).

3.2.1.2. Fiziksel özellikler Bünye : Hidrometre yöntemi kullanılarak belirlenmiştir (Bouyoucos 1951). Gözenek hacmi : Boşluklar hacminin, toprağın toplam hacmine oranlanmasıyla bulunmuştur (Munsuz 1985). Gözenek dağılımı : Boşluklar hacminin, toprağın katı kısımlar hacmine oranlanmasıyla bulunmuştur (Munsuz 1985). Hidrolik iletkenlik : Bozulmamış toprak örneklerinde sabit seviyeli hidrolik iletkenlik seti kullanılarak ölçülmüştür (Klute ve Dirksen 1986). Hacim ağırlığı : Bozulmamış örnekler kullanılarak kuru toprağın toplam hacme oranlanmasıyla hesaplanmıştır (Blake ve Hartge 1986). Tane yoğunluğu : Piknometre yöntemiyle hesaplanmıştır (Blake ve Hartge 1986).

39

Nem karakteristik değerleri: Seramik levhalar kullanılarak belirlenmiştir (U.S.Salinity

Lab.Staff 1954). Tarla kapasitesinin tayininde bozulmamış toprak örnekleri kullanılmıştır.

3.2.1.3. Fizikokimyasal özellikler

Organik madde : Walkley-Black yönteminin Jackson tarafından modifiye edilmiş şekliyle yapılmıştır (Jackson 1958). Kireç : Serbest karbonatların tayini Scheibler kalsimetresi kullanılarak yapılmıştır (Çağlar 1958). Toprak asitliği : Doygunluk çamurunda potansiyometrik yöntemle ve cam elektrotlu pH metre kullanılarak yapılmıştır (U.S.Salinity Lab.Staff 1954). Elektriksel iletkenlik : Doygunluk çamurunda elektriksel iletkenlik değeri Wheatstone köprüsü ile ölçülmüştür (U.S.Salinity Lab.Staff 1954). Katyon değişim kapasitesi : pH sı 8.2’ ye ayarlı sodyum asetat (NaOAc) ve 1N amonyum asetat (NH4 OAc) kullanılarak yapılmıştır (Rhoades 1986). Değişebilir katyonlar : Amonyum asetat (NH4OAc) yöntemi ile analiz edilmiştir (Thomas 1986) .

40

3.2.2. Jeoistatistik analiz 3.2.2.1. Uzaklığa bağlı ilişki fonksiyonu (Variogram)

Jeoistatistik, örnekler arasındaki konumsal bağımlılığın uzaklığın bir fonksiyonu olduğu

düşüncesiyle geliştirilmiş bir yöntemdir. Birbirine yakın aralıklarla alınan örneklerin

birbirlerinden daha uzak aralıklarla alınan örneklerden daha fazla benzerlik göstermeleri

doğaldır. Örnekler arasındaki benzerlik, örnek noktaları arasındaki mesafe arttıkça

azalma gösterecek belli bir noktadan sonra ise konumsal bağımlılık sona erecektir.

z(x) h z(x+h) g g x x+h x noktasındaki örnek değeri z(x), bundan h kadar mesafedeki x+h noktasındaki örnek

değeri ise z(x+h) ile gösterilsin,

Jeoistatistikte konumsal değişkenin değerleri arasındaki farkın uzaklığa bağlı

değişimleri variogram fonksiyonu ile ortaya konur. Variogram fonksiyonu birbirinden h

uzaklığıyla ayrılmış iki rastlantı değişkeni arasındaki farkın varyansı şeklinde ifade

edilir (Tercan ve Saraç 1998).

2γ(h) = Var[Z(x) – Z(x+h)] [1]

Varyansa ilişkin; Var(Z) = E(Z)2 - µ2 eşitliği kullanılarak variogram beklenen değer cinsinden

2γ(h) = E[Z(x) – Z(x+h)]2 [2]

şeklinde yazılabilir.

41

Variogram fonksiyonu, toprağın ilgili konumsal değişkeni için ne gibi özellikler

gösterdiğini belirlemede kullanılır. Toprak özelliklerinin ölçüm noktaları arasındaki

konumsal bağımlılığın derecesi, değişkenin homojenlik ve izotropluk dereceleri, düzenliliği

ve bir örneğin etkili olduğu uzaklık sayısal olarak belirlenebilir (Tercan ve Saraç 1998).

Teorik olarak h = 0 olduğunda variogram değeri sıfıra eşittir [γ(0) = 0]. Bununla

birlikte, uzaklığa bağlı değişimin verilerden belirlenebileceği sınır bir uzaklık değeri

vardır. Bu sınır uzaklık, bütün mevcut örnekler içinde, birbirine en yakın iki örnek

arasındaki uzaklıktır. Pratik olarak, bu uzaklıktan daha küçük uzaklıklarda, değerler

arasındaki farkın değişimi, veri olmadığından belirlenemez ve bu durum variogramın

orijininde bir süreksizliğe (0 dan farklı pozitif bir değer almasına) neden olur. Orijindeki

süreksizliğin bir diğer nedeni de örnekleme ve analiz hatalarıdır. Süreksizliğin bu iki

kaynağını birbirlerinden ayırt etmek mümkün değildir ve variogramda bu durum

kontrolsüz etki varyansı (külçe etkisi, nugget variance) “C0” şeklinde ortaya çıkar. Bu

etki ölçüm hatalarından, söz konusu özelliğin yapısından veya örnekleme noktaları

arasındaki mesafenin incelenen toprak özelliğinin konumsal (spatial=yersel) bağımlılık

derecesini belirlemek için uygun olmamasından kaynaklanan varyasyonu içine alır

(Öztaş 1995). Konumsal değişken variogramı belirli bir mesafeden sonra artışını

durdurur ve tepe varyansı (eşik, sill) “C0 + C” değeri çevresinde değerler almaya başlar.

Variogramın eşik değerine ulaştığı uzaklık etki alanı (yapısal uzaklık, range) “a” olarak

adlandırılır ve fiziksel olarak bir örneğin etki alanı kavramına karşılık gelir (Şekil 3.4).

Yapısal uzaklıktan daha büyük uzaklıklarda bir değerin diğeri üzerinde hiçbir etkisi

yoktur, yani konumsal bağımlılık sona ermiştir (Tercan ve Saraç 1998).

42

Şekil 3.4. Deneysel yarıvariogram bileşenleri

3.2.2.2. Deneysel yarıvariogram

Yarıvariogramlar belli bir x mesafesi ile birbirlerinden ayrılan örnek çiftleri arasındaki

varyansın mesafeyle olan ilişkisini gösterirler. Diğer bir ifade ile, örnekleme çiftleri

arasındaki mesafenin bir fonksiyonu olarak uzaysal bağımlılığı tanımlar ve

matematiksel olarak aşağıdaki eşitlikle ifade edilirler (Journel ve Huijbregts 1978).

Her bir h uzaklığı için deneysel variogram

γ*(h) = )(21

hN [3]

[ ]∑=

+−)(

1)()(

hN

iii hxZxZ 2

ile hesaplanır. Eşitlikte N(h); h uzaklığına karşılık gelen örnek çifti sayısını, Z(xi)

incelenen özelliğin “ i ” noktasındaki ölçüm değerini, Z(xi + h) incelenen özelliğin “ i + h ”

noktasındaki ölçüm değerini göstermektedir.

43

Toprak özellikleri ile ilgili çalışmalarda genellikle küresel, doğrusal ve üslü tip

yarıvariogram modelleri yaygın olarak kullanılmaktadır (McBratney ve Webster 1986).

Doğrusal model gerek uygulanışının kolay olması, gerekse birçok yarıvariogramın

küçük lag mesafeleri için doğrusal bir ilişki vermesi nedeniyle en yaygın olarak

kullanılan yarıvariogram modellerinden biridir. Ayrıca kestirim işleminde kısa lag

mesafelerinin esas alınması bu modelin kullanılmasında avantaj sağlamaktadır. Küresel

ve üslü modelde yarıvaryans değeri belli bir noktadan sonra az (üslü) ya da çok

(küresel) sabit bir değere ulaşır. İki model arasındaki fark grafiğin tepe varyansı

değerine ulaşma şeklindedir. Küresel modelde tepe varyans değeri kesin bir x

mesafesinde yakalanırken, üslü modelde eğri tepe varyans değerine asimptotik bir

şekilde yaklaşır. Bu nedenle kesin bir kural olmamakla birlikte, üslü model için pratik

etki aralığı sill varyansının % 95’i olarak seçilir (Webster ve Oliver 1990).

Diğer taraftan örnekler arasındaki konumsal bağımlılık mesafe boyutundan başka, yöne

göre de oluşabilir. İncelenen özellikler için belirlenen yarıvariogram değerlerinin

yönlere göre değişiklik göstermesi yönsel (anizotropik) bağımlılığın bir göstergesidir.

Yönsel bağımlılığın oluştuğu durumlarda, varyasyonun maksimum ve minimum

olduğu yönler dikkate alınarak hesaplanan bir katsayının yarıvariogramın eğim

bileşimine ilave edilmesi gerekmektedir (Webster ve Oliver 1990).

3.2.3. Çapraz değerlendirme (Cross-validation) analizi

Gözlem verilerinin deneysel variogram yapısının belirlenmesi ve bu variogram yapısına teorik

bir modelin uydurulması jeoistatistiksel çalışmaların temelini oluşturmaktadır (Delhomme

1978, Vieira vd 1983, Oliver ve Webster 1991). Bu nedenle, variogram uygun sayıdaki verilerle

hassas bir ölçekte doğru bir şekilde tahmin edilmeli ve uygun şekilde modellenmelidir.

44

Çapraz değerlendirme yöntemi, teorik yarıvariogram parametrelerinin çalışma alanını temsil

edip edemeyeceğinin belirlenmesinde bir ölçüt olarak kullanılmaktadır (Vieira vd 1983).

Çapraz değerlendirme analizi kriging metodu içerisinde yer alan ölçüm noktalarındaki

değerleri çevresindeki değerlerle tahmin ederek, gerçek değerlerle tahmin değerlerini

karşılaştıran, seçilen modelin güvenirliliğini test eden bir yöntemdir (Vieira vd 1983).

3.2.4. Kriging

Variogram fonksiyonu, konumsal değişkenin çeşitli özelliklerinin sayısal olarak

belirlenmesi yanında, örneklenmemiş noktalardaki bilinmeyen değerlerin kestirimi

amacıyla da kullanılabilir. Genel olarak kestirim işlemi, bilinen değerlerin ağırlıklı

ortalaması alınarak yapılır.

Matematiksel olarak bu işlem;

Z*(Xo) = ∑ [4]

=

n

iii xZ

1)(λ

şeklinde gösterilir. Eşitlikte Z*(Xo) = X0 noktasında bilinmeyen ancak kestirilen değeri

Z(Xi) = X0 noktasının kestiriminde kullanılacak verileri

λi = bu verilere atanacak ağırlıkları ifade etmektedir.

Normal olarak Xi , i = 1,........,n noktalarındaki değişkenin değerleri bellidir. Ancak

bunlara verilecek ağırlıkları hesaplamak gerekir. Jeoistatistikte bu ağırlıklar, kestirim

45

hatalarının ortalaması sıfır ve varyansı en küçük olacak şekilde belirlenir. Ağırlıkların

bu koşullar altında belirlenmesi işlemine kriging adı verilir.

Kriging analizini diğer interpolasyon metotlarından ayıran en önemli özellik, tahmin

edilen her bir nokta veya alan için ayrı bir varyans değerinin hesaplanabilmesidir ki bu,

tahmin edilen değerin güven derecesinin bir ölçüsüdür. Eğer bir nokta veya alan için

hesaplanan varyans değeri, gerçek varyanstan daha küçük ise toprak özelliğinin

ölçülmeyen nokta veya alanı için tahmin edilen değerinin güvenilir olduğu kabul edilir

(Trangmar vd 1985).

46

4. BULGULAR ve TARTIŞMA

Araştırma alanı ve yakın çevresindeki topraklar, yedi farklı jeomorfolojik birim üzerinde

bulunmaktadırlar. Bunlar denizden yükseklikleri 900 m ile 1259 m arasında değişen Holosen

dönemine ait ova tabanı (OT) ve vadi tabanı (Vt), genç Pleyistosen dönemine ait alçak seki

(Sa), yaşlı Pleyistosen dönemine ait yüksek seki (Sy) ve aşınım yüzeyleri olan üst Miyosen

dönemli yüksek plato düzlüğü (DII), Pliyosen dönemli orta yükseklikteki (DIII) ve alt

Pleyistosen dönemine ait alçak plato (DIV) düzlüğüdür (Erol 1968, 1973, Erol vd 1980).

Araştırmanın asıl amacı yüzey topraklarının mühendislik-fiziksel özelliklerinin

belirlenmesi ise de söz konusu özelliklerin profil boyunca nasıl bir değişim gösterdikleri

de incelenmiş, böylece yüzey toprağı ile, profil derinliği arasındaki ilişki sürekliliği

kontrolü yapılmıştır. Bu amaçla araştırma alanında, yedi farklı jeomorfolojik birim

üzerinde açılan profillerin tanımlanmasıyla farklı 19 adet toprak serisi tanımlanmıştır.

Profillerin fiziksel ve mühendislik özellik dağılımları Şekil 4.1 de, toprakları niteleyen

diğer fiziksel ve fizikokimyasal özellikler ise Ek 1 ve Ek 2’ de verilmiştir.

4.1. Profil Toprakları Mühendislik Özellikleri

4.1.1. Kıvam limitleri

Araştırma alanı profil örnekleri için belirlenen kıvam limitleri şekil 4.1 de verilmiştir.

Profil örneklerinin likit limit değerlerinin % 22-110, plastik limit değerlerinin % 14-46,

büzülme limiti değerlerinin % 3-22, plastiklik indeksi değerlerinin % 4-73, büzülme

indeksi değerlerinin % 3-43 arasında değiştiği belirlenmiştir. Likit limit ve plastik limit

değerleri ile kil değerleri karşılaştırıldığında bu değerlerin kil fraksiyonuna bağlı olarak

arttığı, diğer bir deyişle kil yüzdesi yüksek olan toprak örneklerinin likit limit ve plastik

47

limit değerlerinin de yüksek olduğu görülmektedir. Bu bulgular diğer araştırıcıların

buldukları bulduğu sonuçlarla paralellik göstermektedir (Atterberg 1911, 1912, Terzaghi

1926, Terzaghi ve Peck 1948, Sowers 1965, Baver 1966).

Araştırma alanında yayılım gösteren toprak serilerine ait örneklerin plastiklik

özellikleri belirlenmiştir (Lambe 1951). Likit limit yüzdesi esas alınarak yapılan

değerlendirmede (Ek 3, Çizelge 1) toprakların % 12,96’sının düşük, % 44,44’ünün orta, %

31,48’inin yüksek ve % 11,12’sininde çok yüksek plastiklik gösterdiği belirlenmiştir.

4.1.2. İnce taneli zeminlerin sınıflandırılması Araştırma alanı ince taneli zeminlerden oluşmaktadır. İnce taneli zeminlerin

sınıflandırılmasında kullanılan plastisite kartı ile araştırma alanındaki profil örneklerinin

likit limit ve plastiklik indeksi değer sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu zeminlerin

plastisite kartı üzerindeki dağılımları Ek 4, Şekil 2 de gösterilmiştir.

Birleştirilmiş zemin sınıflamasına göre araştırma alanındaki zeminlerin genelde OL (% 35,19),

OH (% 27,78) ve CH (% 12,96) gruplarına ait zeminlerden oluştuğu görülmektedir.

4.1.3. Şişme potansiyeli Araştırma alanı profil topraklarının aktivite değerleri ile kil fraksiyonuna bağlı olarak Seed

vd (1964), tarafından verilen abak üzerindeki dağılımlarına bakıldığında, araştırma alanı

topraklarının şişme potansiyellerinin düşük olduğu görülmüştür ( Ek 4, Şekil 3).

48

4.1.4. Kompaksiyon Araştırılan toprak özelliklerinin maksimum kompaksiyondaki hacim ağırlığı değerlerinin 1,29

ile 1,87 t.m-3 arasında değişen değerlere sahip olduğu bulunmuştur. Bu değerler Lambe

(1951) tarafından geliştirilen sınıflandırma değerleriyle (Ek 4, Çizelge 4) karşılaştırılmıştır.

Bu sınıflandırma sistemine göre araştırma alanında dolgu için çok iyi veya iyi özelliğe

sahip toprak örnekleri bulunmamaktadır. Örneklerin % 14’ü dolgu için orta, % 86’sı ise

dolgu için zayıf uygunluk özelliği göstermektedirler.

Maksimum kuru birim hacim ağırlığının elde edildiği nem aralığı ile likit limit ve

plastik limit değerleri karşılaştırıldığında plastik limit nem kapsamının likit limite

oranla daha yüksek ilişki gösterdiği bulunmuştur. Bu bulgu diğer araştırmacıların

bulduğu sonuçlarla örtüşmektedir (Kezdi 1969, Kretschmer vd 1993, Thacker vd 1994).

Kum kapsamının artması maksimum kuru birim hacim ağırlığının da artmasını sağlamıştır

(Çizelge 4.1).

4.2. Profil Topraklarının Fiziksel Özellikleri

4.2.1. Bünye

Toprak örneklerinin fiziksel analiz sonuçları Şekil 4.1 de verilmiştir. Yüzey ve horizon

örneklerinin kum içeriğinin % 8 ile % 72, kil içeriğinin % 10 ile % 55, silt içeriğinin ise %

13 ile % 46 arasında değiştiği belirlenmiştir. Elde edilen değerlere göre araştırma alanı

topraklarının bünye sınıfının genelde kil-tın (% 37,5), kil (% 17,9) ve tın (% 14,3) olduğu

49

bulunmuştur. Bünye değerleri topoğrafya ile ilişkili olarak değişim göstermiştir.

Yükseltinin ve eğimin arttığı alanlarda erozyon etkisiyle kum oranı artarak bünye

içerisinde hakim tanecik özelliği kazanmıştır (Ahlatlıbel Profil 20 ve Recepli Profil 4

serileri).

4.2.2. Suyla doygunluk

Profil örneklerinin suyla doygunluk değerlerinin % 25 ile % 125 arasında değişen değerler

aldığı belirlenmiştir. Horizonlarda kil miktarındaki artış nedeniyle artan yüzey alanı ve

elektronegatif yükler, suyla doygunluk değerlerinin artmasına neden olmuştur. Kum

miktarının % 72 olduğu horizonda (Profil 22) doygunluk değeri % 25 ile en düşük değeri

alırken, % 49 kil içeren horizonda (Profil18) % 125 ile en yüksek değere ulaşmıştır.

Suyla doygunluk değerleriyle kil kapsamı arasında pozitif, kum kapsamı arasında

negatif önemli ilişki belirlenirken, silt kapsamının suyla doygunluk değerine istatistik

önemli herhangi bir etkisi olmamıştır (Çizelge 4.1).

4.2.3. Tarla kapasitesi ve sürekli solma noktası

Profil örneklerinde tarla kapasitesi değerlerinin % 17-54, sürekli solma noktası

değerlerinin % 9 ile % 26 arasında değiştiği belirlenmiştir. Kil kapsamı yüksek olan

topraklar genelde yüksek tarla kapasitesi ve sürekli solma noktası değerleri

göstermişlerdir. Kil kapsamıyla söz konusu özellikler arasında pozitif, kum kapsamıyla

negatif önemli ilişkiler bulunmuştur. Killi topraklar sürekli solma noktasına kumlu

topraklara göre daha çabuk gelmişlerdir.

Silt kapsamı ile tarla kapasitesi değerleri arasında ilişki belirlenemezken, sürekli solma

noktası ile % 5 düzeyinde önemli ilişki bulunmuştur (Çizelge 4.1).

50

4.2.4. Gözenek hacmi

Profil topraklarının gözenek hacim değerlerinin % 41 ile % 60 arasında değişen değerler

aldığı belirlenmiştir. Tanecik boyutunun küçülmesi toprak kütlesi içerisindeki toplam

boşluk miktarının artmasını sağlarken, kum kapsamı gözenek hacmi değerlerini negatif

yönde etkilemiştir. Kumlu toprakların gözenek hacimleri ince taneli toprakların gözenek

hacimlerinden genellikle küçüktür (Hillel 1982). Silt kapsamı kile benzer davranış

göstererek gözenek hacminin artmasını sağlamıştır (Çizelge 4.1).

4.2.5. Gözenek dağılımı

Profil topraklarının gözenek dağılımı değerlerinin 0,61 ile 1,54 arasında değiştiği

belirlenmiştir. Kil ve silt kapsamı ile gözenek dağılımı arasında pozitif, kum kapsamıyla

negatif önemli ilişki bulunmuştur (Çizelge 4.1). Tanecik boyutunun küçülmesi gözenek

dağılımını arttırırken, tanecik boyutunun büyümesi gözenek dağılım değerlerinin

düşmesine neden olmuştur.

4.2.6. Özgül ağırlık

Profil topraklarının özgül ağırlıklarının 2,53 - 2,76 arasında olduğu belirlenmiştir.

Yüksek özgül ağırlık değerleri muhtemelen yüksek özgül ağırlık gösteren minerallerin

oranlarının fazla bulunmasından kaynaklanmaktadır.

51

4.2.7. Birim hacim ağırlığı

Profil örneklerinde parafin metoduyla bulunan hacim ağırlıklarının 1,13 g.cm-3 ile 1,62

g.cm-3 arasında değerler aldığı belirlenmiştir. Kil kapsamı yüksek olan profil örnekleri

topraklarında hacim ağırlığı değerleri 1,13 -1,22 g.cm-3 arasında değişim gösterirken, kumlu

topraklarda bu değer 1,62 g.cm-3 değerine kadar ulaşmaktadır. Tekstürün kaba bünyeye

doğru geçmesi toplam boşluk miktarının azalmasına ve kuru birim hacim ağırlığının

artmasına neden olmuştur (Çizelge 4.1).

Profil örneklerinde, özellikle işlemeli tarımın yapıldığı yerlerde sürüm katının hemen

altındaki horizonda sıkışmadan kaynaklanan hacim ağırlığı artışı belirlenmiştir.

4.2.8. Hidrolik iletkenlik

Profil örneklerinin hidrolik iletkenlik değerleri 0,021 ile 15,050 cm.sa-1 arasında

değişmiştir. Kil ve önemli düzeyde olmamakla birlikte silt kapsamındaki artış hidrolik

iletkenlik değerlerinin düşmesine neden olurken, kum kapsamındaki artış hidrolik

iletkenlik değerlerinin önemsiz düzeyde artmasını sağlamıştır (Çizelge 4.1). Hidrolik

iletkenlik sınıflarının belirlenmesinde Ek 4, Çizelge 5 deki değerler kullanılmıştır (Lambe

1951, Munsuz 1985) .

Profil örnekleri hidrolik iletkenlik değerlerinin kil fraksiyonunun hakim olduğu topraklarda

0,021 - 1,423 cm.sa-1 ile çok yavaşla orta yavaş, kum fraksiyonunun hakim olduğu

topraklarda 2,520 - 15,050 cm.sa-1 ile orta yavaş ve orta hızlı arasında olduğu belirlenmiştir.

52

4.3. Profil topraklarının fizikokimyasal özellikleri

4.3.1. Organik madde Toprak örneklerinin fizikokimyasal analiz sonuçları Ek 2 de verilmiştir. Toprak örneklerinde

organik madde miktarlarının yüzey örneklerinde % 0,87-3,42, yüzey altı örneklerinde (tüm

horizonlar) ise % 0,34 ile % 2,13 arasında değerler aldığı belirlenmiştir. Organik madde

miktarı mikrobiyolojik aktivite, bitkisel ve hayvansal atıklar nedeniyle yüzey

toprağında profilin alt katlarına oranla yüksek değerler almıştır.

4.3.2. Serbest karbonatlar (CaCO3)

Profil örneklerinin kireç kapsamlarının % 0 ile % 55,8 arasında değişen değerlere

sahip olduğu belirlenmiştir. Şiddetli erozyona uğrayan Doğu tepe serisi topraklarında

(P11) profilde kireç gözlenmezken, kireç taşı ve marn üzerinde oluşan Çalı tepe serisi

topraklarında (P5) yüksek miktarlarda (% 55,8) kireç belirlenmiştir.

4.3.3. Toprak asitliği (pH) Profil örneklerinin doygunluk çamurlarında ölçülen pH değerlerinin profil 1’le temsil edilen Gölcük bataklığı serisi topraklarının dışında yüzey topraklarında 7,17 ile 7,77, diğer horizonlarda ise 7,67 ile 8,72 arasında değiştiği belirlenmiştir. Yarı kurak iklim şartlarının hakim olduğu bölgede yağışın bazik katyonların profilden yıkanması için yeterli olmaması yüzey altı horizonlarında daha yüksek pH değerlerinin oluşmasına neden olmuştur. Gölcük bataklığı serisi toprakları büyük olasılıkla yüksek taban suyu etkisiyle diğer profillerden ayrımlı özellik göstermiştir.

53

4.3.4. Elektriksel iletkenlik Profil örneklerinin elektriksel iletkenlik değerleri yüzey örneklerinde 0,015-1,30 mS.cm-1, yüzey altı horizonlarda ise 0,009 - 0,98 mS.cm-1 arasında bulunmuştur. Gölcük bataklığı serisi profilinde ise yüzey toprağı elektriksel iletkenlik değeri 16,75 mS.cm-1, yüzey altı toprağı elektriksel iletkenlik değeri ise 22,50 mS.cm-1 olarak bulunmuştur. 4.3.5. Katyon değişim kapasitesi Profil örneklerinin katyon değişim kapasitelerinin yüzey örneklerinde 16,48 - 52,21 mol.kg-1, yüzey altı horizonlarda ise 10,35 - 46,17 mol.kg-1 arasında değerler aldığı belirlenmiştir. Toprakta kil miktarı ile katyon değişim kapasitesi arasında pozitif (P<0,01), kum kapsamı ile negatif (P<0,05) önemli ilişki bulunmuştur. Silt kapsamının söz konusu parametreye önemli herhangi bir etkisi olmamıştır (Çizelge 4.1). Yarı kurak iklim şartlarının etkisi altında olan bölgede yağışın azlığı, profilde yüksek bazla doygunluk değerleri oluşmasına neden olmuştur. Profil örneklerinde hakim katyon Ca+2 ve Mg+2 olurken, Gölcük bataklığı serisi profilinde hakim katyon Na+ iyonu olarak bulunmuştur.

54

Profil 1

(a)

00,5

11,5

22,5

33,5

44,5

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

nem (w/w)

pF AC

(b)

PL38

38

LL83

100

BL 5

11

0

5

10

15

20

25

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c)

Şekil 4.1. Profil örneklerinde bünye (a), kritik nem düzeyleri (b) ve kıvam limitlerinin

(c) dağılımları

55

Profil 3

(a)

00,5

11,5

22,5

33,5

44,5

0 20 40 60 80 100 120 140

nem (w/w)

pF

ApBwBkC

(b)

PL40 39

41

46

LL 56

59

69

100

12

BL 8

13

3

0

10

2030

40

50

6070

80

0 20 40 60 80 100 120

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c) Şekil 4.1. Devam

56

Profil 4

(a)

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

nem (w/w)

pF A

(b)

PL31

LL46

BL 14

0

2

4

6

8

10

12

14

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c)

Şekil 4.1. Devam

57

Profil 5

(a)

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60

nem (w/w)

pF A

(b)

PL33

LL48

BL 8

0

2

4

6

8

10

12

14

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c)

Şekil 4.1. Devam

58

Profil 6

(a)

00,5

11,5

22,5

33,5

44,5

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

nem (w/w)

pF

ApBwCkC2

(b)

PL38

33

35

24

LL 58

64

67

31

11

BL 14

11

21

0

10

20

30

40

50

60

70

0 10 20 30 40 50 60 70 80

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c)

Şekil 4.1. Devam

59

Profil 7

(a)

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

nem (w/w)

pF

ACg

(b)

PL30

26

LL54

51

BL 11

12

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c)

Şekil 4.1. Devam

60

Profil 8

(a)

00,5

11,5

22,5

33,5

44,5

0 10 20 30 40 50 60 70nem (w/w)

pF

AC

(b)

PL36

37

LL47

58

BL 8

22

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c) Şekil 4.1. Devam

61

Profil 9

(a)

00,5

11,5

22,5

33,5

44,5

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

nem (w/w)

pF

ApBtC

(b)

PL36

27

26

LL63

67

3818

BL 13

9

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

0 10 20 30 40 50 60 70 80

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c)

Şekil 4.1. Devam

62

Profil 10

(a)

00,5

11,5

22,5

33,5

44,5

0 10 20 30 40 50 60 70

nem (w/w)

pF

ApA2ACC1

(b)

PL30

28

30

26

LL 42

47

42

42

18

BL 6

13

9

0

10

20

30

40

50

60

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c)

Şekil 4.1. Devam

63

Profil 11

(a)

00,5

11,5

22,5

33,5

44,5

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

nem (w/w)

pF

ApBwBkC

(b)

PL24

26

26

26

LL 36

43

37

30

14

BL 12

9

22

0

10

20

30

40

50

60

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c)

Şekil 4.1. Devam

64

Profil 12

(a)

00,5

11,5

22,5

33,5

44,5

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

nem (w/w)

pF

ApA2ACCk

(b)

PL31

28

28

27

LL43

35

54

50

15

BL 12

13

14

0

10

20

30

40

50

60

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c)

Şekil 4.1. Devam

65

Profil 14

(a)

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110

nem (w/w)

pF

ApA2Ck

(b)

PL37

35

37

LL54

46

749

BL 11

8

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

0 10 20 30 40 50 60 70 80

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c)

Şekil 4.1. Devam

66

Profil 16

(a)

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

nem (w/w)

pF

ApBwBCCk

(b)

PL32

30

30

LL48

50

4614

BL 12

16

0

10

20

30

40

50

60

0 10 20 30 40 50 60

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c)

Şekil 4.1. Devam

67

Profil 17

(a)

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

nem (w/w)

pF A

(b)

PL33

LL57BL

7

0

5

10

15

20

25

30

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c)

Şekil 4.1. Devam

68

Profil 18

(a)

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

0 25 50 75 100 125 150

nem w/w)

pF

AA2BtBkCg

(b)

PL27

37

38

37

37

LL 40

64

84

88

110

6

BL 6

10

13

9

0

10

20

30

40

50

60

70

0 20 40 60 80 100 120

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c)

Şekil 4.1. Devam

69

Profil 19

(a)

00,5

11,5

22,5

33,5

44,5

0 10 20 30 40 50 60 70

nem (w/w)

pF

ApBwCk

(b)

PL32

36

31

LL53

44

3620

BL 5

8

0

10

20

30

40

50

60

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c)

Şekil 4.1. Devam

70

Profil 20

(a)

00,5

11,5

22,5

33,5

44,5

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45nem (w/w)

pF

AC

(b)

PL21

22

LL30

26

BL 15

12

0

5

10

15

20

25

0 5 10 15 20 25 30 35

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c) Şekil 4.1. Devam

71

Profil 21

(a)

00,5

11,5

22,5

33,5

44,5

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60

nem (w/w)

pF

ApA2CkC2

(b)

PL14

37

27

26

LL38

44

34

36

10

BL 10

14

16

0

10

20

30

40

50

60

70

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c)

Şekil 4.1. Devam

72

73

Profil 22

(a)

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

0 60

pF

10 20 30 40 50

nem (w/w)

AC1C2

(b)

PL24

22

LL36

26

BL 11

12

0

10

20

30

40

50

60

0 5 10 15 20 25 30 35 40

nem (w/w)

Der

inlik

(cm

)

(c)

Şekil 4.1. Devam

74

Çizelge 4.1. Araştırma alanı profil örnekleri yüzey horizonlarının korelasyon analiz sonuçları LL

% PL %

Pİ %

BL %

MKA t.m-3

O.N %

Kil %

Silt %

Kum %

Sat %

TK %

SSN %

KS %

KDK mol.kg-1 e P HA

g.cm-3Hİ

cm.sa-1Öz. ağ BI

PL ,746** Pİ ,857** ,298 BL -,329 -,209 -,313 M.K.A -,775** -,858** -,449 ,282 ON ,784** ,841** ,476* -,484* -,846** Kil ,636** ,712** ,365 -,243 -,453 ,678** Silt ,444 ,414 ,279 -,374 -,567* ,543* ,403 Kum -,645** -,710** -,382 ,364 ,597** -,735** -,863** -,810** Sat ,942** ,702** ,810** -,228 -,696** ,671** ,671** ,388 -,636** TK ,893** ,618** ,802** -,350 -,617** ,717** ,653** ,376 -,622** ,797** SSN ,832** ,682** ,662** -,421 -,700** ,726** ,664** ,472* -,680** ,751** ,879** KS ,775** ,445 ,769** -,223 -,429 ,572* ,519* ,222 -,454 ,684 ,913** ,608** KDK ,505* ,652** ,230 -,168 -,571* ,584** ,584** ,348 -,561* ,448 ,398 ,367 ,350 e ,538* ,460* ,422 -,274 -,401 ,540* ,586** ,620** -,719** ,375 ,699** ,577** ,671** ,512* P ,520* ,487* ,377 -,249 -,422 ,547* ,610** ,640** -,745** ,371 ,654** ,544 ,624** ,561* ,989** HA -,546* -,544* -,366 ,292 ,494* -,579** -,544* -,670** ,719** -,362 -,681** -,613** -,610** -,436 -,952** -,949** Hİ -,383 -,204 -,397 -,186 ,056 -,294 -,497* -,038 ,343 -,419 -,390 -,221 -,462* -,384 -,213 -,204 ,057 Öz.ağ ,099 -,177 ,288 ,006 ,205 -,016 ,344 -,037 -,200 ,165 ,156 -,002 ,261 ,361 ,291 ,297 -,009 -,525* BI ,755** ,918** ,375 -,579** -,829** ,897** ,692** ,542* -,739** ,678** ,657** ,739** ,461* ,612** , 494* ,507* -,572* -,095 -,150 A ,464* -,100 ,742** -,231 -,271 ,080 -,288 ,050 ,165 ,436 ,357 ,263 ,369 -,072 -,047 -,098 ,074 -,016 ,039 ,010* 0,05 önemli ; ** 0,01 önemli

4.4. Yüzey Örnekleri

Araştırmanın birinci aşamasında profil çukurlarından alınan örneklerin analizi

sonucunda elde edilen veriler yorumlanmaya çalışılmış ve yüzey topraklarının

özelliklerine ilişkin analiz sonuçları istatistiksel yöntemle değerlendirilmiştir. Söz konusu

parametreler arasından, yüksek korelasyon gösteren fiziksel ve mühendislik özellikleri

seçilerek (Çizelge 4.1), araştırmanın ikinci aşamasında kullanılmıştır. İkinci aşamada

yalnızca yüzey toprağından örnekleme yapılıp bu örneklerde toprakların fiziksel ve

mühendislik özellikleri karşılaştırılmıştır. Jeoistatistik yöntemle söz konusu özelliklerin

örneklenmemiş alanlardaki değerleri tahmin edilerek araştırma alanındaki dağılımları

belirlenmiştir.

4.4.1. Mühendislik özellikleri

4.4.1.1. Kıvam limitleri

Araştırma alanı yüzey örnekleri likit limit değerlerinin % 25 ile % 82, plastik limit

değerlerinin % 12 ile % 42, plastiklik indeksi değerlerinin % 7 ile % 44 arasında

değiştiği belirlenmiştir (Ek3). Örneklerin likit limit ve plastik limit değerleri ile kil

değerleri karşılaştırıldığında bu değerlerin kil fraksiyonuna bağlı olarak arttığı, diğer bir

deyişle kil yüzdesi yüksek olan toprak örneklerinin likit limit ve plastik limit

değerlerinin de yüksek olduğu görülmektedir. Küçük tane boyutu ve elektronegatif

yükler kıvam limitleri değerlerinin artmasına neden olmuştur (Atterberg 1911, 1912,

Terzaghi 1926, Sowers 1965, Baver 1966, Terzaghi ve Peck 1948).

Plastik özelliğin değerlendirilmesinde likit limit yüzdesi esas alınarak (Lambe 1951)

yapılan değerlendirmede araştırma alanı topraklarının % 1,3’ünün çok yüksek plastiklik,

75

% 32,6 sının yüksek plastiklik, % 56,1’inin orta plastiklik ve % 10,0’ının düşük plastiklik

özelliği gösterdiği belirlenmiştir (Ek 4, Çizelge 1).

4.4.1.2. İnce taneli zeminlerin sınıflandırılması

Araştırma alanı topraklarının genellikle ince taneli zemin özelliği gösterdiği belirlenmiştir. Bu

tür zeminlerin sınıflandırılmasında kullanılan plastisite kartı ile araştırma alanındaki yüzey

topraklarının likit limit ve plastiklik indeksi değer sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu zeminlerin

plastisite kartı üzerindeki dağılımları gösterilmiştir (Ek 4, Şekil 2).

Birleştirilmiş zemin sınıflamasına göre araştırma alanındaki zeminlerin genelde CL (%

35,58), OL (% 30,65) ve OH (% 28,06) gruplarına ait zeminlerden oluştuğu görülmektedir.

4.4.1.3. Şişme potansiyeli

Araştırma alanı yüzey topraklarının aktivite değerleri ile kil fraksiyonuna bağlı

dağılımları incelendiğinde (Seed vd 1964), şişme potansiyellerinin düşük olduğu

görülmüştür (Ek 4, Şekil 3). Toprağın aktivite sayısı arttıkça genelde hacim değişmesi

de artar. Bu değişmeye etki eden suyun miktarı mevcut kolloidal kil tanelerinin tip ve

miktarına ve katyonların cinsine önemli ölçüde bağlıdır. Aynı faktörler toprağın

plastiklik indeksini de tayin ederler (Munsuz 1985).

76

4.4.2. Fiziksel özellikler

4.4.2.1. Bünye

Araştırma alanı yüzey topraklarının kum değerlerinin % 3 ile % 67, kil değerlerinin % 14 ile

% 64, silt değerlerinin ise % 3 ile % 56 arasında değerlere sahip olduğu bulunmuştur. Elde

edilen değerlere göre araştırma alanı topraklarının bünye sınıflarının genelde kil (% 61,61) ve

kil-tın (% 26,77) olduğu bulunmuştur. Bünye değerleri topoğrafya ile ilişkili olarak değişim

göstermişlerdir. Araştırma alanının kuzeyinde ve batısında yükseltinin fazla olduğu alanlarda

yaygın bünye değerleri tın (% 5,48), kumlu kil-tın (% 4,52) olarak bulunmuştur.

4.4.2.2. Suyla doygunluk

Araştırma alanı yüzey topraklarının suyla doygunluk değerlerinin % 32 ile % 92 arasında

değerlere sahip olduğu bulunmuştur. Tanecik boyutunun küçülmesiyle toplam yüzey

alanı artışı suyla doygunluk değerlerinin artmasına neden olurken, tanecik boyutunun

büyümesi söz konusu değerlerin azalmasına neden olmuştur. Silt kapsamı ile suyla

doygunluk değerleri arasında herhangi bir ilişki bulunmamıştır (Çizelge 4.2).

4.4.2.3. Tarla kapasitesi ve sürekli solma noktası

Tarla kapasitesi değerlerinin % 15,36 ile % 40,66 arasında değerler aldığı belirlenen araştırma

alanı yüzey topraklarında kil değerlerinin artması tarla kapasitesi değerlerinin de artmasını

sağlamıştır. Tarla kapasitesi değerleri de topoğrafya ile ilişkili dağılım göstermişlerdir.

77

78

Araştırma alanı yüzey topraklarının sürekli solma noktası değerlerinin % 8,41 ile % 24,75

arasında değerler aldığı bulunmuştur. Kil miktarına bağlı olarak tarla kapasitesi değerleri yüksek

olan toprak örneklerinin sürekli solma noktası değerleri de yüksek bulunmuştur (Çizelge 4.2).

4.4.3. Toprak fiziksel özellikleri ile kıvam limitleri arasındaki ilişkiler

Bazı araştırıcıların da değindiği gibi (Maphumo ve Chanasyk 1998), tarla kapasitesi,

sürekli solma noktası, kullanılabilir su kapsamı gibi tarıma ilişkin toprak özellikleri ile

kıvam limitleri arasındaki ilişkileri inceleyen fazla çalışmaya rastlanmamıştır.

Toprakların incelenen fiziksel özellikleri ile kıvam limitleri arasındaki ilişkileri

belirlemek amacıyla yapılan regresyon analizlerinde kum, kil, silt, suyla doygunluk,

tarla kapasitesi, sürekli solma noktası ve kullanılabilir su kapsamı bağımsız, likit limit,

plastik limit, plastiklik indeksi ve aktivite bağımlı değişken olarak değerlendirilmiştir.

Söz konusu özelliklerin korelasyon analiz sonuçları Çizelge 4.2 de verilmiştir.

79

Çizelge 4.2. Araştırma alanı yüzey örnekleri korelasyon analiz sonuçları

N Sat %

Kum %

Kil %

Silt %

TK %

SSN %

KS %

LL %

PL %

PI %

Kum 310 Pearson C -,628** Kil 310 Pearson C ,584** -,743** Silt 310 Pearson C ,060 -,367** -,345** TK 310 Pearson C ,888** -,595** ,562** ,042 SSN 310 Pearson C ,839** -,713** ,679** ,050 ,864** KS 310 Pearson C ,729** -,353** ,329** ,026 ,893** ,545** LL 310 Pearson C ,895** -,589** ,549** ,058 ,884** ,790** ,765** PL 310 Pearson C ,708** -,498** ,379** ,105 ,724** ,632** ,645** ,824** Pİ 310 Pearson C ,771** -,482** ,527** -,066 ,735** ,672** ,624** ,836** ,377** Aktivite 310 Pearson C ,284** ,129* -,322** ,116 ,264** ,125* ,328** ,386** ,047 ,585**

*; 0,05 önemli, **; 0,01 önemli

4.4.3.1. Kum

Kum içeriği ile kıvam limitleri arasında önemli negatif ilişkiler belirlenmiştir (Şekil

4.2). Plastikliğin nedeni üzerinde elektromagnetik yükler taşıyan çok küçük ve ince

tanelerdir (Munsuz 1985) ve sadece küçük tanecik boyutu plastiklik özelliğin

oluşmasına yeterli değildir. Atterberg (1911), 2 mikrondan daha küçük çapta öğütülmüş

kuvarsın plastiklik göstermediğini saptamıştır. Bu durum, tanenin üzerindeki yüklerin

ve tane şeklinin, kıvamlılık üzerinde çok önemli rol oynadığını göstermektedir. Artan

kum içeriği toprağın su tutma kapasitesini azalttığından, kıvam limitlerindeki mevcut

nem içeriği azalmakta ve bu durum negatif bir ilişkinin ortaya çıkmasına neden

olmaktadır (De Jong vd 1990). Kohezyonsuz topraklarda likit limit için bulunan

değerler önemsizdir ve bu topraklarda plastik limit görülmez (Munsuz 1985).

(a)

Şekil 4.2. Araştırma alanı yüzey topraklarının kum içeriği ile kıvam limitleri arasındaki

ilişkiler

80

(b)

(c)

Şekil 4.2. Devam

81

4.4.3.2. Kil

Araştırma alanı yüzey topraklarının kil içerikleri ile kıvamlılık limitleri arasında önemli

pozitif, aktivite sayısı ile önemli negatif ilişkiler belirlenmiştir (Şekil 4.3). Likit limit

değerlerine ait korelasyon değerlerinin plastik limite oranla daha yüksek çıkması, likit

limit değerinin kil miktarından daha fazla etkilendiğini ortaya koymaktadır (Demiralay

ve Güresinli 1979).

Likit limit toprağın mineral bileşimine, yüzeydeki yüklerin yoğunluğuna ve bağlı suyun

kalınlığına, yüzey alanının hacmine veya tanelerin şekline bağlıdır. Genellikle ince olan

taneler kuvvetli yüzey yüklerine sahiptir. Yüzey yükü kuvvetlendikçe ve taneler

inceldikçe, viskozitesi yüksek olan bağlı suyun oranı artar ve buna bağlı olarak da likit

limit artar (Munsuz 1985).

Kil tipi plastik limit değerini etkiler, illit mineralinin plastik limit değeri 23-50, kaolinit

mineralinin 1-40, allofan tipi minerallerde ise 76-96 arasındadır (Munsuz 1985).

82

(a)

(b)

Şekil 4.3. Araştırma alanı yüzey topraklarının kil içeriği ile kıvam limitleri arasındaki

ilişkiler

83

(c)

(d)

Şekil 4.3. Devam

84

4.4.3.3. Silt

Araştırma alanı topraklarının silt kapsamlarını % 3 ile % 56 arasında değişen değerler

aldığı belirlenmiştir. Toprakların silt içerikleri ile kıvam limitleri arasında istatistik

önemli ilişki belirlenememiştir (Çizelge 4.2). Sadece küçük tanecik boyutu plastikliğin

oluşmasında yeterli değildir (Atterberg 1911). Araştırma bulguları silt kapsamı ile

kıvam limitleri arasındaki ilişkileri inceleyen bazı araştırıcılar (De Jong vd 1990,

Mueller vd 2003) tarafından bulunan sonuçlarla örtüşmektedir.

4.4.3.4. Suyla doygunluk

Toprakların suyla doygunluk değerleri ile kıvam limitleri arasında pozitif önemli

ilişkiler belirlenmiştir (Şekil 4.4). Toprak taneciklerinin küçülmesi kıvam limitlerini

arttırmıştır. Tanecik boyutunun küçülmesi ile artan yüzey alanı ve elektriki yükler suyla

doygunluk değerleri için de aynı etkinin oluşmasına neden olmuştur. Likit limit

değerinde su miktarı taneler arasındaki su zarları ve toprak kitlesinin azalan kohezyon

gücü nedeniyle herhangi bir basınç karşısında akabileceği derecede kalınlaşmıştır. Likit

limit değerinde topraktaki su zarları toprak boşluklarının büyük bir kısmını dolduracak

şekilde birbirleri ile birleşmişlerdir. Bir çok toprakta likit limit değerlerindeki su

miktarıyla doygunluk değerinde tutulan su ile doğrusala yakın bir ilişki vardır. Bu ilişki

likit limit değerinde toprağın oldukça kalın su zarları içerdiğini ortaya koymaktadır

(Akalan 1973).

85

(a)

(b)

Şekil 4.4. Araştırma alanı yüzey topraklarının suyla doygunluk değerleriyle kıvam

limitleri arasındaki ilişkiler

86

(c)

Şekil 4.4. Devam

4.4.3.5. Tarla kapasitesi

Araştırma alanı yüzey topraklarının tarla kapasitesi değerleri ile kıvam limitleri

değerleri arasında önemli ilişkiler bulunmuştur (Şekil 4.5). Kil boyutundaki toprak

tanecikleri söz konusu özellikleri önemli oranda etkilemiştir. Tarla kapasitesinde ve

plastik limit değerinde su miktarının azalması toprak tarafından suyun tutulma enerjisini

arttırmıştır. Plastik limit değerine eşit veya daha küçük değerlerde su kapsayan

topraklarda toprak suyunun gösterdiği özellikler, serbest suyun gösterdiği özelliklere

benzememektedir (Akalan 1973).

Toprak işleme ile plastik limit ve tarla kapasitesindeki nem içeriği arasındaki ilişkileri

inceleyen bazı araştırıcılar (Mueller 1985, Larney vd 1988, Terzaghi vd 1988, Smedema

1993, Mueller ve Schindler 1998, Dexter ve Bird 2001) toprak işleme için en uygun

87

nem içeriğinin plastik limit nem kapsamına yakın değerler verdiğini kaydetmişlerdir.

Plastik limit değerindeki nem kapsamından daha küçük bir değer için kil artık plastiklik

özelliğini kaybederek kolay ufalanabilir ve parçalanabilir şekle dönüşmektedir.

(a)

Şekil 4.5. Araştırma alanı yüzey topraklarının tarla kapasitesi değerleriyle kıvam

limitleri arasındaki ilişkiler

88

(b)

(c)

Şekil 4.5. Devam

89

4.4.3.6. Sürekli solma noktası

Toprakların sürekli solma noktası değerleriyle kıvam limitleri arasında önemli ilişkiler

bulunmuştur (Şekil 4.6). Söz konusu limitler ince toprak fraksiyonunun bir fonksiyonu

olduklarından içerdikleri kil miktarlarına göre çeşitli plastikliğe sahiptirler (Atterberg

1911, 1912, Terzaghi 1926). Sürekli solma noktası değeri de benzer şekilde toprağın

ince fraksiyonuyla yakın ilişkilidir. Toprakta kil miktarındaki artış kıvam limitleri ve

solma noktası değerlerinin de artmasına neden olmaktadır.

(a)

Şekil 4.6. Araştırma alanı yüzey topraklarının sürekli solma noktası değerleriyle kıvam

limitleri arasındaki ilişkiler

90

(b)

(c)

Şekil 4.6. Devam

91

4.4.3.7. Kullanılabilir su kapsamı

Yüzey toprakları kullanılabilir su kapsamıyla kıvam limitleri arasında önemli pozitif

ilişkiler bulunmuştur (Şekil 4.7). Kıvam limitlerindeki artış benzer şekilde toprak

agronomik özelliklerinin de artmasına neden olmuştur.

(a)

Şekil 4.7. Araştırma alanı yüzey topraklarının kullanılabilir su kapsamı değerleriyle

kıvam limitleri arasındaki ilişkiler

92

(b)

(c)

Şekil 4.7. Devam

93

4.5. Jeoistatistiksel analiz

Araştırma alanı yüzey toprağı analizlerinden elde edilen değerler jeoistatistik analiz için

kullanılmıştır. Toprakların yüksek ilişki gösteren mühendislik-fiziksel özelliklerinin

deneysel yarıvariogram modelleri oluşturulmuş, söz konusu parametrelerin araştırma

alanındaki dağılımları belirlenmiştir.

4.5.1. Tanımlayıcı istatistikler

İncelenen toprak özelliklerinin ortalama, ortanca, standart sapma, varyasyon katsayısı,

minimum, maksimum, çarpıklık, basıklık katsayısı gibi tanımlayıcı istatistikleri

univariate analizi kullanılarak hesaplanmıştır (Statistical Package for Social Science 9.0

1998). Çarpıklık katsayıları –0,53 ile 0,66, basıklık katsayıları –0,56 ile 1,35 arasında

değişen söz konusu özelliklerin normal dağılıma uygunlukları “Kolmogorov-Smirnov”

testi uygulanarak kontrol edilmiştir. Tarla kapasitesi, kullanılabilir su, suyla doygunluk,

likit limit ve plastik limit değerlerinin normal dağılım gösterdikleri belirlenmiştir. Kum, kil

ve silt kapsamı, sürekli solma noktası ve plastiklik indeksi değerleri normal dağılım

göstermemelerine karşın, deneysel yarıvariogramların hesaplanmasında herhangi bir

avantaj sağlamamaları nedeniyle dönüştürülmeden kullanılmışlardır.

4.5.2. Jeoistatistiksel analizler

Deneysel yarıvariogram değerleri kuzey-güney (0o), kuzeydoğu-güneybatı (45o), doğu-

batı (90o) ve güneydoğu-kuzeybatı (135o) olmak üzere 4 farklı yönde hesaplanmıştır.

Hesaplama yapılan tüm yönler için deneysel yarıvariogram değerlerinde belirli bir

ayrım gözlenmemiştir. Bu nedenle incelenen her toprak özelliğinin yönden bağımsız

94

(isotropik) olduğu kabul edilmiştir. Örnek çiftleri arasındaki konumsal bağımlılık

yönden bağımsız, örnek çiftleri arasındaki mesafeden bağımlı olarak bulunmuşlardır.

Deneysel yarıvariogram modeli her toprak özelliği için en küçük kareler toplamı

değerini veren parametrelere göre seçilmiş ve kriging uygulamasında kullanılmıştır.

Örneklenmemiş alanlarda toprak özelliklerinin tahmin edilmesinde blok kriging

yöntemi uygulanmıştır.

Araştırma alanından alınan 310 adet yüzey toprağı örneğinde yönsel bağımlılık

gözetilmeksizin örnek çiftleri oluşturularak her bir “h” mesafesi için deneysel

yarıvariogram değerleri hesaplanmıştır. Aktif lag aralığı tüm toprak özellikleri için

örnek noktaları arasındaki maksimum uzaklığın %60’ı, ayrım mesafesi ise aktif lag

uzaklığının %10’u olarak seçilmiştir. Araştırılan tüm toprak özellikleri silt kapsamı

dışında yüksek konumsal bağımlılık göstermişlerdir. Toprak çalışmalarında yaygın

olarak kullanılan küresel, doğrusal ve üslü tip yarıvariogram modelleri içerisinde

(McBratney ve Webster 1986), araştırılan tüm toprak özelliklerinin en iyi şekilde

Matheron (1973), tarafından geliştirilen küresel tip deneysel yarıvariogram modeli ile

ifade edilebileceği belirlenmiştir. Küresel yarıvariogram modeli diğer yarıvariogram

modellerine göre en düşük küçültülmüş hata istatistik değerleri göstermiştir (EK 5).

Ölçüm hatalarından, örnekleme noktaları arasındaki mesafenin incelenen toprak

özelliğinin konumsal bağımlılık derecesini belirlemek için uygun olmamasından veya

özelliğin kendi doğasından kaynaklanan varyasyon nedeniyle (Öztaş 1995, Trangmar vd

1985, Oliver 1987) küresel yarıvariogram modelinde incelenen her toprak özelliği için

farklı oranlarda kontrolsüz etki varyansı (külçe etkisi, nugget varyans) oluşmuştur. Silt

kapsamı, araştırılan özellikler içerisinde en yüksek kontrolsüz etki varyansı değeri

göstermiştir.

95

Toprakların özelliklerinin konumsal bağımlılık gösterdikleri maksimum uzaklık değerleri

farklılık göstermiştir.

Seçilen modelin araştırma alanını temsil edip edemeyeceği çapraz değerlendirme (cross-

validation) metodu ile test edilmiştir (Vieira vd 1983).

Alansal tahminlerde tahmin varyansından alan içindeki blok varyansının çıkartılması ve

sonuçta noktasal tahmin varyansına göre daha küçük bir varyansla tahmin yapılmasına

olanak sağlaması (Burges ve Webster 1980), özellikle kontrolsüz etki varyansının

toplam varyans içerisindeki oranının yüksek olduğu durumlarda (Tabios III ve Salas

1985), alansal tahminlerin noktasal tahminlere göre daha güvenilir sonuçlar vermesi

nedeniyle örneklenmemiş alanlarda toprak özelliklerinin tahmin edilmesinde blok

kriging yöntemi uygulanmıştır.

Kriging tekniği diğer tahmin tekniklerine göre yansız, minimum hata varyanslı ve

tahmine ait standart sapmanın hesaplanmasına olanak sağlayarak tahmin işleminin

güvenilirliğini sorgulamaktadır (Delhomme 1978, Olea 1982, Vieira 1983, Trangmar vd

1985). Bu amaçla her özellik için kriging tahmin değerlerinin standart sapma haritaları

oluşturulmuştur. Tahmin standart sapma değerleri gerçek standart sapma değerlerinden

küçük çıkmıştır. Bu sonuç, tahmin edilen toprak özelliklerinin ölçülmeyen nokta veya

alanlar için güvenilir olduğu anlamına gelmektedir.

96

4.5.3. Kum dağılımı

Araştırma alanının kum değerleri tanımlayıcı istatistikleri Çizelge 4.3’de verilmiştir.

Kum değerleri dağılımı % 3,0-67,0 arasında değişim göstermiştir. Değişim katsayısı

% 33,8 olarak hesaplanan kum değerleri sıfırdan büyük (0.49) çarpıklık katsayısıyla

sağa çarpık bir dağılım göstermişlerdir. Veri dönüştürme uygulamalarının dağılıma

herhangi bir katkısı olmaması nedeniyle kum değerleri herhangi bir dönüştürme

uygulanmadan deneysel yarıvariogram hesaplanmasında kullanılmıştır (Şekil 4.8).

Çizelge 4.3. Kum değerleri tanımlayıcı istatistikleri

Özellik Ortalama Ortanca Varyans Standart Değişim Min. Mak. Çarpıklık Basıklık (m) (M) (S2) sapma katsayısı katsayısı katsayısı

(SD) (C.V) % (Cs) (Ck) Kum 29,45 29,0 95,97 9,80 33,8 3,0 67,0 0,49 0,84

Yüzey toprağı örneklerinde kum değerleri dağılımı küresel tip deneysel yarıvariogram

ile tanımlanmıştır (Şekil 4.9). Modelin kontrolsüz etki varyansı Co= 41,60, yapısal

varyansı C1= 111,60 ve tepe varyansı C= 153,20 olarak belirlenmiştir. Toplam varyansın

% 27,2’sini kontrolsüz etki varyansı, % 72,8’ini yapısal varyans oluşturmuştur. Kum

değerleri etki alanı 19050 m olarak bulunmuştur (Çizelge 4.4). Kum değerleri 19 km

çapındaki bir daire içerisinde birbirleriyle bağımlı davranış göstermişlerdir.

Çizelge 4.4. Kum değerleri küresel yarıvariogram model parametreleri

Özellik Model Co Co+C C1 Ao C1/Co+C

Kum İ. Küresel 41,60 153,20 111,60 19050 0,728

Co: kontrolsüz etki (külçe etkisi), Co+C: tepe varyansı, C1: yapısal varyans, Ao:örnek etki alanı (m),

İ:isotropik

97

Seçilen küresel modelin uygunluğu çapraz değerlendirme analizi ile test edilmiştir

(Şekil 4.10). Küçültülmüş hata istatistiklerine ve kriging tahminlerine ait istatistik

sonuçları Çizelge 4.5’de verilmiştir.

Çizelge 4.5. Kum değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile elde edilen küçültülmüş

hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart sapması

Özellik Yarıvariogram Örnek Küçültülmüş hata Ölçüm değerleri Tahmin değerleri Modeli sayısı Ortalama Standart sapma Standart sapması Standart sapması Kum İ. Küresel 310 -0,002 2,096 9,80 4,50

Deneysel yarıvariogram parametreleri esas alınarak uygulanan blok kriging sonucunda

belirlenen dağılım desenleri, kum yüzdesinin araştırma alanının kuzeydoğusunda en

yüksek değerlere ulaştığını göstermektedir (Şekil 4.11).

Kriging işlemi sonunda gerçek değerlerle karşılaştırıldığında tahmin değerlerinin

standart sapması küçülmüştür (Şekil 4.12).

Şekil 4.8. Kum değerleri eklemeli örnek dağılımı

98

Şekil 4.9. Kum değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan küresel tip yarıvariogram

grafiği

3

19

35

51

67

3 19 35 51 67

Ger

çek

kum

deg

erle

ri (%

)

Tahmin kum degerleri (%)

Şekil 4.10. Kum değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile model uygunluğunun karşılaştırılması

99

472000 476667 481333 486000X (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)% Kum

47,240,133,026,018,911,8

Şekil 4.11. Kum değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım haritası

472000 476667 481333 486000X (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)

% Kum (SD)

4,503,943,382,822,261,70

Şekil 4.12. Kum değerleri blok kriging tahminleri hata haritası

100

4.5.4. Kil dağılımı

Araştırma alanında kil değerleri dağılımı % 14,0-64,0 arasında değişim göstermiştir

(Çizelge 4.6). Değişim katsayısı % 22,92 olarak hesaplanan kil değerleri sola çarpık

dağılım göstermişlerdir (Şekil 4.13). Deneysel yarıvariogramlar herhangi bir

dönüştürme yapılmadan hesaplanmıştır.

Çizelge 4.6. Kil değerleri tanımlayıcı istatistikleri Özellik Ortalama Ortanca Varyans Standart Değişim Min. Mak. Çarpıklık Basıklık (m) (M) (S2) sapma katsayısı katsayısı katsayısı

(SD) (C.V) % (Cs) (Ck) Kil 42,79 45,0 96,16 9,81 22,92 14,0 64,0 -0,48 -0,56

Araştırma alanından alınan 310 adet yüzey toprağı örneğinde kil değerleri küresel tip

deneysel yarıvariogram modeli ile tanımlanmıştır (Şekil 4.14). Modelin kontrolsüz etki

varyansı Co = 52,90, yapısal varyansı C1= 90,60 ve tepe varyansı C=143,50 olarak

belirlenmiştir. Toplam varyansın % 36,9’unu kontrolsüz etki varyansı, % 63,10’unu

yapısal varyans oluşturmuştur. Kil değerlerinin etki alanı 17990 m olarak bulunmuştur

(Çizelge 4.7). Kil değerleri yaklaşık 18 km çapındaki bir daire içerisinde birbirleriyle

bağımlı davranış göstermişlerdir.

Çizelge 4.7. Kil dağılımı küresel yarıvariogram model parametreleri

Özellik Model Co Co+C C1 Ao C1/Co+C Kil İ. Küresel 52,90 143,50 90,60 17990 0,631

Co: kontrolsüz etki (külçe etkisi), Co+C: tepe varyansı, C1: yapısal varyans, Ao:örnek etki alanı (m), İ:isotropik

101

Seçilen küresel modelin uygunluğu çapraz değerlendirme analizi ile test edilmiştir

(Şekil 4.15). Küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminlerine ait standart sapma

değerleri Çizelge 4.8’de verilmiştir

Çizelge 4.8. Kil değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile elde edilen küçültülmüş

hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart sapması

Özellik Yarıvariogram Örnek Küçültülmüş hata Ölçüm değerleri Tahmin değerleri Modeli sayısı Ortalama Standart sapma Standart sapması Standart sapması Kil İ. Küresel 310 0,034 2,151 9,81 4,5 Deneysel yarıvariogram parametreleri esas alınarak uygulanan blok kriging sonucunda

belirlenen dağılım desenleri kil değerlerinin araştırma alanının güneydoğusunda en

yüksek değerlere ulaştığını göstermektedir (Şekil 4.16).

Kriging işlemi sonunda gerçek değerlerle karşılaştırıldığında tahmin değerlerinin

standart sapması küçülmüştür (Şekil 4.17).

Şekil 4.13. Kil değerleri eklemeli örnek dağılımı

102

Şekil 4.14. Kil değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan küresel tip yarıvariogram

grafiği

14

27

39

52

64

14 27 39 52 64

Ger

çek

kil d

eger

leri

(%)

Tahmin kil degerleri (%)

Şekil 4.15. Kil değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile model uygunluğunun

karşılaştırılması

103

472000 476667 481333 486000x (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)% Kil

53,548,643,738,934,029,1

Şekil 4.16. Kil değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım haritası

472000 476667 481333 486000x (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)

% Kil (SD)

4,54,03,53,02,51,5

Şekil 4.17. Kil değerleri blok kriging tahminleri hata haritası

104

4.5.5. Silt dağılımı

Araştırma alanında silt değerleri dağılımı % 3,0-56,0 arasında değişim göstermiştir

(Çizelge 4.9). Değişim katsayısı % 25,29, çarpıklık katsayısı 0,51 olarak hesaplanan silt

değerleri (Şekil 4.18) sağa çarpık dağılım göstermişlerdir. Deneysel yarıvariogramların

hesaplanmasında veriler dönüştürülmeden kullanılmıştır.

Çizelge 4.9. Silt değerleri tanımlayıcı istatistikleri Özellik Ortalama Ortanca Varyans Standart Değişim Min. Mak. Çarpıklık Basıklık (m) (M) (S2) sapma katsayısı katsayısı katsayısı

(SD) (C.V) % (Cs) (Ck) Silt 27.77 27,0 49.33 7.02 25,29 3.0 56.0 0.51 0.89

Yüzey toprağı örneklerinde silt değerleri dağılımı küresel tip deneysel yarıvariogram ile

tanımlanmıştır (Şekil 4.19). Modelin kontrolsüz etki varyansı Co = 30,56, yapısal

varyansı C1= 30,57 ve tepe varyansı C= 61,13 olarak belirlenmiştir. Toplam varyansın

% 50,0’ını kontrolsüz etki varyansı, % 50,0’ını yapısal varyans oluşturmuştur (Çizelge

4.10). Kontrolsüz etki varyansının yüksek olması silt kapsamının kısa mesafeler içinde

önemli değişiklikler göstermesinden kaynaklanmaktadır. Silt yüzdesinin etki alanı

12520 m olarak bulunmuştur.

Çizelge 4.10. Silt değerleri küresel yarıvariogram model parametreleri Özellik Model Co Co+C C1 Ao C1/Co+C Silt İ. Küresel 30,56 61,13 30,57 12520 0,500

Co: kontrolsüz etki (külçe etkisi), Co+C: tepe varyansı, C1: yapısal varyans, Ao:örnek etki alanı (m), İ:isotropik

Seçilen küresel modelin uygunluğu çapraz değerlendirme analizi ile test edilmiştir

(Şekil 4.20). Kontrolsüz etki varyansının yüksek olmasına rağmen, model araştırma

alanındaki konumsal yapıyı doğru olarak yansıtmıştır. Modelin küçültülmüş hata

105

istatistikleri ve kriging tahminlerinin standart sapma değerleri Çizelge 4.11’de

verilmiştir.

Çizelge 4.11. Silt değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile elde edilen küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart sapması

Özellik Yarıvariogram Örnek Küçültülmüş hata Ölçüm değerleri Tahmin değerleri Modeli sayısı Ortalama Standart sapma Standart sapması Standart sapması Silt İ. küresel 310 -0,044 2,042 7,02 2,9

Deneysel yarıvariogram parametreleri esas alınarak uygulanan blok kriging sonucunda

belirlenen dağılım desenleri silt değerlerinin araştırma alanının doğu, güneydoğu,

güneybatısında en yüksek değerlere ulaştığını göstermektedir (Şekil 4.21).

Kriging işlemi sonucunda gerçek değerlerle karşılaştırıldığında tahmin değerlerinin standart

sapması küçülmüştür (Şekil 4.22).

0

25

50

75

100

3 16 30 43 56

Ekle

mel

i örn

ek s

ayis

i (%

)

Silt (%)

Şekil 4.18. Silt değerleri eklemeli örnek dağılımı

106

Şekil 4.19. Silt değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan küresel tip yarıvariogram

grafiği

15

21

28

34

40

15 21 28 34 40

Ger

çek

silt

dege

rleri

(%)

Tahmin silt degerleri (%)

Şekil 4.20. Silt değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile model uygunluğunun

karşılaştırılması

107

472000 476667 481333 486000x (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)% Silt

39,735,631,627,523,519,4

Şekil 4.21. Silt değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım haritası

472000 476667 481333 486000x (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)

% Silt (SD)

2,902,542,181,821,461,10

Şekil 4.22. Silt değerleri blok kriging tahminleri hata haritası

108

4.5.6. Suyla doygunluk (saturasyon) dağılımı

Araştırma alanı yüzey topraklarının suyla doygunluk değerleri % 30-92 arasında değişim

göstermiştir. Toprak bünyesindeki farklılıklar nedeniyle oldukça geniş dağılım sınırları

gözlenmesine neden olan değerlerin, değişim katsayısı % 18,28 olarak hesaplanmıştır

(Çizelge 4.12). Suyla doygunluk değerleri düşük çarpıklık katsayısı değeriyle normal dağılım

göstermişlerdir (Şekil 4.23).

Çizelge 4.12. Suyla doygunluk değerleri tanımlayıcı istatistikleri

Özellik Ortalama Ortanca Varyans Standart Değişim Min. Mak. Çarpıklık Basıklık (m) (M) (S2) sapma katsayısı katsayısı katsayısı

(SD) (C.V) % (Cs) (Ck) Doygunluk 57,45 56,0 110,30 10,50 18,28 30,0 92,0 0,36 0,18

Yüzey toprağı örneklerinde suyla doygunluk dağılımı küresel tip deneysel

yarıvariogram modeli ile tanımlanmıştır (Şekil 4.24). Küresel tip yarıvariogram

modelinin kontrolsüz etki varyansı Co= 29,60, yapısal varyansı C1= 112,10 ve tepe

varyansı (C = Co +C1) C= 141,70 olarak belirlenmiştir. Toplam varyansın % 20,90’ını

kontrolsüz etki varyansı, % 79,10’unu yapısal varyans oluşturmuştur. Suyla doygunluk

değerleri etki alanı 10380 m olarak bulunmuştur. Toprak örneklerinin suyla doygunluk

değerleri yaklaşık 10,5 km’lik bir alan içerisinde birbirleriyle bağımlı davranış

göstermişlerdir (Çizelge 4.13).

Çizelge 4.13. Suyla doygunluk değerleri küresel yarıvariogram model parametreleri

Özellik Model Co Co+C C1 Ao C1/Co+C Doygunluk İ. Küresel 29,60 141,70 112,10 10380 0,791

Co: kontrolsüz etki (külçe etkisi), Co+C: tepe varyansı, C1: yapısal varyans, Ao:örnek etki alanı (m), İ: isotropik

109

Seçilen küresel modelin uygunluğu çapraz değerlendirme analizi ile test edilmiştir

(Şekil 4.25). Küçültülmüş hata istatistikleri için en düşük değer, diğer tüm toprak

özelliklerinde olduğu gibi küresel modelde elde edilmiştir (Çizelge 4.14).

Çizelge 4.14. Suyla doygunluk değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile elde edilen

küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart sapması

Özellik Yarıvariogram Örnek Küçültülmüş hata Ölçüm değerleri Tahmin değerleri Modeli sayısı Ortalama Standart sapma Standart sapması Standart sapması Suyla doy. İ. küresel 310 0,026 1,871 10,50 5,8

Küresel yarıvariogram parametreleri esas alınarak uygulanan blok kriging sonucunda

belirlenen dağılım desenleri suyla doygunluk değerlerinin araştırma alanının

güneydoğusunda en yüksek değerlere ulaştığını göstermektedir (Şekil 4.26). Bu alanda

yüksek kil kapsamı, yüksek suyla doygunluk değerleri gözlenmesine neden olmuştur.

Kriging işlemi sonunda gerçek değerlerle karşılaştırıldığında tahmin değerlerinin

standart sapması küçük bulunmuştur (Şekil 4.27).

Şekil 4.23. Suyla doygunluk değerleri eklemeli örnek dağılımı

110

Şekil 4.24. Suyla doygunluk değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan küresel tip

yarıvariogram grafiği

32

47

62

77

92

32 47 62 77 92

Ger

çek

suyl

a do

ygun

luk

dege

rleri

(%)

Tahmin suyla doygunluk degerleri (%)

Şekil 4.25. Suyla doygunluk değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile model

uygunluğunun karşılaştırılması

111

472000 476667 481333 486000x (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)% sat

81,072,463,855,246,638,0

Şekil 4.26. Suyla doygunluk değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım haritası

472000 476667 481333 486000x (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)

% sat (SD)

5,805,144,483,823,162,50

Şekil 4.27. Suyla doygunluk değerleri blok kriging tahminleri hata haritası

112

4.5.7. Tarla kapasitesi dağılımı

Araştırma alanın tarla kapasitesi değerleri tanımlayıcı istatistikleri Çizelge 4.15’de

verilmiştir. Tarla kapasitesi değerleri dağılımı % 15,0-50,0 arasında değişim

göstermiştir. Değişim katsayısı % 17,96 olarak hesaplanan tarla kapasitesi değerleri

normal dağılım göstermişlerdir (Şekil 4.28).

Çizelge 4.15. Tarla kapasitesi değerleri tanımlayıcı istatistikleri Özellik Ortalama Ortanca Varyans Standart Değişim Min. Mak. Çarpıklık Basıklık (m) (M) (S2) sapma katsayısı katsayısı katsayısı

(SD) (C.V) % (Cs) (Ck) TK 27,25 27,69 23,94 4,89 17,96 15,0 50,0 0,23 1,03

Yüzey toprağı örneklerinde tarla kapasitesi değerleri küresel tip deneysel yarıvariogram

ile tanımlanmıştır (Şekil 4.29). Modelin kontrolsüz etki varyansı Co = 4,540, yapısal

varyansı C1= 26,24 ve tepe varyansı C= 30,78 olarak belirlenmiştir. Toplam varyansın

% 14,70’ini kontrolsüz etki varyansı, % 85,30’unu yapısal varyans oluşturmuştur. Tarla

kapasitesi değerlerinin etki alanı 9310 m olarak bulunmuştur (Çizelge 4.16).

Çizelge 4.16. Tarla kapasitesi değerleri küresel yarıvariogram model parametreleri

Özellik Model Co Co+C C1 Ao C1/Co+C TK İ. Küresel 4,54 30,78 26,24 9310 0,853

Co: kontrolsüz etki (külçe etkisi), Co+C: tepe varyansı, C1: yapısal varyans, Ao:örnek etki alanı (m), İ:isotropik

Seçilen küresel modelin uygunluğu çapraz değerlendirme analizi ile test edilmiştir

(Şekil 4.30). Küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart sapma

değerleri Çizelge 4.17’ de verilmiştir.

113

Çizelge 4.17. Tarla kapasitesi değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile elde edilen küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart sapması

Özellik Yarıvariogram Örnek Küçültülmüş hata Ölçüm değerleri Tahmin değerleri Modeli sayısı Ortalama Standart sapma Standart sapması Standart sapması TK İ. küresel 310 0,020 1,726 4,89 2,9

Deneysel yarıvariogram parametreleri esas alınarak uygulanan blok kriging sonucunda

belirlenen dağılım desenleri tarla kapasitesi değeri yüzdesinin araştırma alanının

güneydoğusunda en yüksek değerlere ulaştığını göstermektedir (Şekil 4.31). Bu

alandaki yüksek kil kapsamı tarla kapasitesi değerlerinin yüksek olmasına neden

olmuştur.

Kriging işlemi sonunda gerçek değerlerle karşılaştırıldığında tahmin değerlerinin standart

sapmaları küçülmüştür (Şekil 4.32).

0

25

50

75

100

15 24 33 41 50

Ekle

mel

i örn

ek s

ayis

i (%

)

TK (%)

Şekil 4.28. Tarla kapasitesi değerleri eklemeli örnek dağılımı

114

Şekil 4.29. Tarla kapasitesi değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan küresel tip yarıvariogram grafiği

15

21

28

34

40

15 21 28 34 40

Ger

çek

TK d

eger

leri

(%)

Tahmin TK degerleri (%)

Şekil 4.30. Tarla kapasitesi değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile model

uygunluğunun karşılaştırılması

115

472000 476667 481333 486000x (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)TK %

41,136,632,027,522,918,4

Şekil 4.31. Tarla kapasitesi değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım haritası

472000 476667 481333 486000x (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)

TK % (SD)

2,902,542,181,821,461,10

Şekil 4.32. Tarla kapasitesi değerleri blok kriging tahminleri hata haritası

116

4.5.8. Sürekli solma noktası dağılımı

Değişim katsayısı % 16,16 olarak hesaplanan sürekli solma noktası değerleri (Çizelge

4.18) sola çarpık (-0,53) dağılım göstermişlerdir. Veriler deneysel yarıvariogramların

hesaplanmasında dönüştürülmeden kullanılmıştır (Şekil 4.33).

Çizelge 4.18. Sürekli solma noktası değerleri tanımlayıcı istatistikleri Özellik Ortalama Ortanca Varyans Standart Değişim Min. Mak. Çarpıklık Basıklık (m) (M) (S2) sapma katsayısı katsayısı katsayısı

(SD) (C.V) % (Cs) (Ck) SSN 16,03 16,52 6,70 2,59 16,16 8,0 24,0 -0,53 0,58

Yüzey toprağı örneklerinin sürekli solma noktası değerleri küresel tip deneysel

yarıvariogram ile tanımlanmıştır (Şekil 4.34). Modelin kontrolsüz etki varyansı

Co = 2,180, yapısal varyansı C1= 6,998 ve tepe varyansı C= 9,178 olarak belirlenmiştir

(Çizelge 4.19). Toplam varyansın % 23,80’ini kontrolsüz etki varyansı, % 76,20’sini

yapısal varyans oluşturmuştur. Sürekli solma noktası değerinin etki alanı 12570 m

olarak bulunmuştur.

Çizelge 4.19. Sürekli solma noktası değerleri küresel yarıvariogram model parametreleri Özellik Model Co Co+C C1 Ao C1/Co+C SSN İ. Küresel 2,18 9,178 6,998 12570 0,762

Co: kontrolsüz etki (külçe etkisi), Co+C: tepe varyansı, C1: yapısal varyans, Ao:örnek etki alanı (m), İ:isotropik

Seçilen küresel modelin uygunluğu çapraz değerlendirme analizi ile test edilmiştir

(Şekil 4.35). Küresel yarıvariogram modeli diğer modellere oranla daha düşük

küçültülmüş hata istatistikleri değerleri ölçülmesini sağlamıştır. Küçültülmüş hata

117

istatistikleri ve kriging tahminleri standart sapma değerleri ortalamalarıyla Çizelge

4.20’de verilmiştir.

Çizelge 4.20. Sürekli solma noktası değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile elde edilen

küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart sapması

Özellik Yarıvariogram Örnek Küçültülmüş hata Ölçüm değerleri Tahmin değerleri Modeli sayısı Ortalama Standart sapma Standart sapması Standart sapması SSN İ. Küresel 310 -0,015 1,927 2,59 1,3

Deneysel yarıvariogram parametreleri esas alınarak uygulanan blok kriging sonucunda

belirlenen dağılım desenleri sürekli solma noktası değerlerinin araştırma alanının

güneydoğusunda en yüksek değerlere ulaştığını göstermektedir (Şekil 4.36). Bu

alandaki yüksek kil kapsamı sürekli solma noktası değerlerinin yüksek olmasına neden

olmuştur.

Kriging işlemi sonunda gerçek değerlerle karşılaştırıldığında tahmin değerlerinin standart

sapması küçülmüştür (Şekil 4.37).

0

25

50

75

100

8 12 16 20 24

Ekle

mel

i örn

ek s

ayis

i (%

)

SN (%)

Şekil 4.33. Sürekli solma noktası değerleri eklemeli örnek dağılımı

118

Şekil 4.34. Sürekli solma noktası değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan küresel tip yarıvariogram grafiği

9

13

17

20

24

9 13 17 20 24

Ger

çek

SSN

dege

rleri

(%)

Tahmin SSN degerleri (%)

Şekil 4.35. Sürekli solma noktası değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile model

uygunluğunun karşılaştırılması

119

472000 476667 481333 486000x

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

ySSN %

21,018,916,914,812,810,7

Şekil 4.36. Sürekli solma noktası değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım haritası

472000 476667 481333 486000x (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)

SSN % (SD)

1,31,11,00,80,70,4

Şekil 4.37. Sürekli solma noktası değerleri blok kriging tahminleri hata haritası

120

4.5.9. Kullanılabilir su kapsamı dağılımı

Araştırma alanındaki dağılımı % 5,0-25,0 arasında değişim gösteren kullanılabilir su

kapsamının değişim katsayısı % 27,50 olarak hesaplanmıştır (Çizelge 4.21).

Kullanılabilir su kapsamı değerleri normal dağılım göstermişlerdir (Şekil 4.38).

Çizelge 4.21. Kullanılabilir su kapsamı değerleri tanımlayıcı istatistikleri

Özellik Ortalama Ortanca Varyans Standart Değişim Min. Mak. Çarpıklık Basıklık (m) (M) (S2) sapma katsayısı katsayısı katsayısı

(SD) (C.V) % (Cs) (Ck) KS 10,77 11,11 8,77 2,96 27,50 5,0 25,0 0,65 1,15

Yüzey toprağı örneklerinin kullanılabilir su kapsamı değerleri küresel tip deneysel

yarıvariogram ile tanımlanmıştır (Şekil 4.39). Modelin kontrolsüz etki varyansı Co =

1,92, yapısal varyansı C1= 8,86 ve tepe varyansı C= 10,78 olarak belirlenmiştir. Toplam

varyansın % 11,80’ini kontrolsüz etki varyansı, % 82,20’sini yapısal varyans oluşturmuştur.

Kullanılabilir su kapsamı yüzdesinin etki alanı 8070 m olarak bulunmuştur (Çizelge

4.22).

Çizelge 4.22. Kullanılabilir su kapsamı değerleri küresel yarıvariogram model parametreleri

Özellik Model Co Co+C C1 Ao C1/Co+C KS İ. Küresel 1,92 10,78 8,86 8070 0,822

Co: kontrolsüz etki (külçe etkisi), Co+C: tepe varyansı, C1: yapısal varyans, Ao:örnek etki alanı (m), İ:isotropik

Seçilen küresel modelin uygunluğu çapraz değerlendirme analizi ile test edilmiştir

(Şekil 4.40). En düşük küçültülmüş hata istatistikleri küresel yarıvariogram modelinde

oluşmuştur (Çizelge 4.23 ).

121

Çizelge 4.23. Kullanılabilir su kapsamı değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile elde

edilen küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart sapması

Özellik Yarıvariogram Örnek Küçültülmüş hata Ölçüm değerleri Tahmin değerleri Modeli sayısı Ortalama Standart sapma Standart sapması Standart sapması KS İ. küresel 310 0,048 1,587 2,96 1,8

Deneysel yarıvariogram parametreleri esas alınarak uygulanan blok kriging sonucunda

belirlenen dağılım desenleri kullanılabilir su kapsamı değerlerinin araştırma alanının

güneydoğusunda en yüksek değerlere ulaştığını göstermektedir (Şekil 4.41). Bu alandaki

yüksek kil kapsamı kullanılabilir su değerlerinin yüksek olmasına neden olmuştur.

Kriging işlemi sonunda gerçek değerlerle karşılaştırıldığında tahmin değerlerinin standart

sapması küçülmüştür (Şekil 4.42).

0

25

50

75

100

5 10 15 20 25

Ekle

mel

i örn

ek s

ayis

i (%

)

YS (%)

Şekil 4.38. Kullanılabilir su kapsamı değerleri eklemeli örnek dağılımı

122

Şekil 4.39. Kullanılabilir su kapsamı değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan

küresel tip yarıvariogram grafiği

5

9

12

16

19

5 9 12 16 19

Ger

çek

KS d

eger

leri

(%)

Tahmin KS degerleri (%)

Şekil 4.40. Kullanılabilir su kapsamı değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile

model uygunluğunun karşılaştırılması

123

472000 476667 481333 486000x (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)KS %

18,515,913,310,78,15,5

Şekil 4.41. Kullanılabilir su kapsamı değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım haritası

472000 476667 481333 486000x (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)

KS % (SD)

1,801,581,361,140,920,70

Şekil 4.42. Kullanılabilir su kapsamı değerleri blok kriging tahminleri hata haritası

124

4.5.10. Likit limit dağılımı

Araştırma alanının likit limit değerleri tanımlayıcı istatistikleri Çizelge 4.24’de

verilmiştir. Likit limit değerleri dağılımı % 25,0-82,0 arasında değişim göstermiştir.

Değişim katsayısı % 20,05 olarak hesaplanan likit limit değerleri normal dağılım

göstermiştir (Şekil 4.43).

Çizelge 4.24. Likit limit değerleri tanımlayıcı istatistikleri Özellik Ortalama Ortanca Varyans Standart Değişim Min. Mak. Çarpıklık Basıklık (m) (M) (S2) sapma katsayısı katsayısı katsayısı

(SD) (C.V) % (Cs) (Ck) LL 46,39 46,0 86,54 9,30 20,05 25,0 82,0 0,43 0,40

Yüzey toprağı örneklerinin likit limit değeri küresel tip deneysel yarıvariogram ile

tanımlanmıştır (Şekil 4.44). Modelin kontrolsüz etki varyansı Co = 30,10, yapısal

varyansı C1= 75,20 ve tepe varyansı C= 105,30 olarak belirlenmiştir. Toplam varyansın

% 28,60’ını kontrolsüz etki varyansı, % 71,40’ını yapısal varyans oluşturmuştur. Likit

limit değerinin etki alanı 9220 m olarak bulunmuştur (Çizelge 4.25).

Çizelge 4.25. Likit limit değerleri küresel yarıvariogram model parametreleri Özellik Model Co Co+C C1 Ao C1/Co+C LL İ. Küresel 30,10 105,30 75,20 9220 0,714

Co: kontrolsüz etki (külçe etkisi), Co+C: tepe varyansı, C1: yapısal varyans, Ao:örnek etki alanı (m), İ:isotropik

Seçilen küresel modelin uygunluğu çapraz değerlendirme analizi ile test edilmiştir

(Şekil 4.45). Modelin küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminlerinin standart

sapma değerleri Çizelge 4.26 verilmiştir.

125

Çizelge 4.26. Likit limit değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile elde edilen küçültülmüş

hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart sapması

Özellik Yarıvariogram Örnek Küçültülmüş hata Ölçüm değerleri Tahmin değerleri Modeli sayısı Ortalama Standart sapma Standart sapması Standart sapması LL İ. küresel 310 0,034 1,758 9,30 5,1

Deneysel yarıvariogram parametreleri esas alınarak uygulanan blok kriging sonucunda

belirlenen dağılım desenleri likit limit değerinin araştırma alanının güneydoğusunda en

yüksek değerlere ulaştığını göstermektedir (Şekil 4.46). Bu alandaki yüksek kil kapsamı

likit limit değerlerinin yüksek olmasına neden olmuştur.

Kriging işlemi sonunda gerçek değerlerle karşılaştırıldığında tahmin değerlerinin standart

sapması küçülmüştür (Şekil 4.47).

0

25

50

75

100

25 39 54 68 82

Ekle

mel

i örn

ek s

ayis

i (%

)

LL (%)

Şekil 4.43. Likit limit değerleri eklemeli örnek dağılımı

126

Şekil 4.44. Likit limit değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan küresel tip

yarıvariogram grafiği

25

37

48

60

71

25 37 48 60 71

Ger

çek

LL d

eger

leri

(%)

Tahmin LL degerleri (%)

Şekil 4.45. Likit limit değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile model

uygunluğunun karşılaştırılması

127

472000 476667 481333 486000x (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)LL

65,558,852,245,538,932,2

Şekil 4.46. Likit limit değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım haritası

472000 476667 481333 486000x (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)

LL (SD)

5,14,54,03,42,92,2

Şekil 4.47. Likit limit değerleri blok kriging tahminleri hata haritası

128

4.5.11. Plastik limit dağılımı

Araştırma alanının plastik limit değerleri tanımlayıcı istatistikleri Çizelge 4.27’de

verilmiştir. Dağılım sınırları % 12,0-46,0 değişim katsayısı % 19,65 olarak hesaplanan

plastik limit değerleri normal dağılım göstermişlerdir (Şekil 4.48).

Çizelge 4.27. Plastik limit değerleri tanımlayıcı istatistikleri Özellik Ortalama Ortanca Varyans Standart Değişim Min. Mak. Çarpıklık Basıklık (m) (M) (S2) sapma katsayısı katsayısı katsayısı

(SD) (C.V) % (Cs) (Ck) PL 28,03 28,0 30,33 5,51 19,65 12,0 46,0 0,14 -0,05

Araştırma alanından alınan 310 adet yüzey toprağı örneğinde plastik limit değeri küresel

tip deneysel yarıvariogram modeli ile tanımlanmıştır (Şekil 4.49). Modelin kontrolsüz

etki varyansı Co = 10,84, yapısal varyansı C1= 24,75 ve tepe varyansı C= 35,59 olarak

hesaplanmıştır. Toplam varyansın % 30,50’sini kontrolsüz etki varyansı, % 69.50’sini

yapısal varyans oluşturmuştur. Plastik limit değerinin etki alanı 8240m olarak

bulunmuştur (Çizelge 4.28).

Çizelge 4.28. Plastik limit değerleri küresel yarıvariogram model parametreleri Özellik Model Co Co+C C1 Ao C1/Co+C PL İ. Küresel 10,84 35,59 24,75 8240 0,695

Co: kontrolsüz etki (külçe etkisi), Co+C: tepe varyansı, C1: yapısal varyans, Ao:örnek etki alanı (m), İ:isotropik

Seçilen küresel modelin uygunluğu çapraz değerlendirme analizi ile test edilmiştir

(Şekil 4.50). Model küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart sapma

değerleri Çizelge 4.29 ‘da verilmiştir.

129

Çizelge 4.29. Plastik limit değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile elde edilen küçültülmüş

hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart sapması

Özellik Yarıvariogram Örnek Küçültülmüş hata Ölçüm değerleri Tahmin değerleri Modeli sayısı Ortalama Standart sapma Standart sapması Standart sapması PL İ. küresel 310 0,063 1,720 5,51 3,1

Deneysel yarıvariogram parametreleri esas alınarak uygulanan blok kriging sonucunda

belirlenen dağılım desenleri plastik limit değerinin araştırma alanının doğusunda ve

güneydoğusunda en yüksek değerlere ulaştığını göstermektedir (Şekil 4.51). Bu

alandaki yüksek kil kapsamı plastik limit değerlerinin yüksek olmasına neden olmuştur.

Kriging işlemi sonunda gerçek değerlerle karşılaştırıldığında tahmin değerlerinin

standart sapması küçülmüştür (Şekil 4.52).

Şekil 4.48. Plastik limit değerleri eklemeli örnek dağılımı

130

Şekil 4.49. Plastik limit değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan küresel tip

yarıvariogram grafiği

18

24

30

36

42

18 24 30 36 42

Ger

çek

PL d

eger

leri

(%)

Tahmin PL degerleri (%)

Şekil 4.50. Plastik limit değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile model uygunluğunun karşılaştırılması

131

472000 476667 481333 486000x (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)PL

38,334,731,127,523,920,3

Şekil 4.51. Plastik limit değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım haritası

472000 476667 481333 486000x (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)

PL (SD)

3,12,82,42,11,71,3

Şekil 4.52. Plastik limit değerleri blok kriging tahminleri hata haritası

132

4.5.12. Plastiklik indeksi dağılımı

Araştırma alanının plastiklik indeksi değerleri tanımlayıcı istatistikleri Çizelge 4.30’da

verilmiştir. Değişim katsayısı % 31,01 dağılım aralığı % 4,0-44,0 arasında değişim

gösteren plastiklik indeksi değerleri dönüştürülmeden deneysel yarıvariogramların

hesaplanmasında kullanılmıştır (Şekil 4.53).

Çizelge 4.30. Plastiklik indeksi tanımlayıcı istatistikleri Özellik Ortalama Ortanca Varyans Standart Değişim Min. Mak. Çarpıklık Basıklık (m) (M) (S2) sapma katsayısı katsayısı katsayısı

(SD) (C.V) % (Cs) (Ck) PI 18,35 18,0 32,52 5,70 31,01 4,0 44,0 0,66 1,35

Araştırma alanından alınan 310 adet yüzey toprağı örneğinde plastiklik indeksi değeri

küresel tip deneysel yarıvariogram ile tanımlanmıştır (Şekil 4.54). Modelin kontrolsüz

etki varyansı Co = 17,17, yapısal varyansı C1= 23,70 ve tepe varyansı C= 40,87 olarak

belirlenmiştir. Toplam varyansın % 42,00’ını kontrolsüz etki varyansı, % 58,00’ını

yapısal varyans oluşturmuştur. Plastiklik indeksi değerinin etki alanı 12640 m olarak

bulunmuştur (Çizelge 4.31).

Çizelge 4.31. Plastiklik indeksi küresel yarıvariogram model parametreleri Özellik Model Co Co+C C1 Ao C1/Co+C PI İ. Küresel 17,17 40,87 23,70 12640 0,580

Co: kontrolsüz etki (külçe etkisi), Co+C: tepe varyansı, C1: yapısal varyans, Ao:örnek etki alanı (m), İ:isotropik

133

Seçilen küresel modelin uygunluğu çapraz değerlendirme analizi ile test edilmiştir

(Şekil 4.55). Küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminlerine ait istatistik analiz

sonuçları Çizelge 4.32’de verilmiştir.

Çizelge 4.32. Plastiklik indeksi değerlerinin çapraz doğrulama analizi ile elde edilen küçültülmüş hata istatistikleri ve kriging tahminleri standart sapması

Özellik Yarıvariogram Örnek Küçültülmüş hata Ölçüm değerleri Tahmin değerleri Modeli sayısı Ortalama Standart sapma Standart sapması Standart sapması Pİ İ. küresel 310 -0,006 2,009 5,70 2,5

Deneysel yarıvariogram parametreleri esas alınarak uygulanan blok kriging sonucunda

belirlenen dağılım desenleri plastiklik indeksi değerinin araştırma alanının

güneydoğusunda en yüksek değerlere ulaştığını göstermektedir (Şekil 4.56). Bu

alandaki yüksek kil kapsamı plastiklik indeksi değerlerinin yüksek olmasına neden

olmuştur.

Kriging işlemi sonunda gerçek değerlerle karşılaştırıldığında tahmin değerlerinin

standart sapması küçülmüştür (Şekil 4.57).

0

25

50

75

100

4 14 24 34 44

Ekle

mel

i örn

ek s

ayis

i (%

)

PI

Şekil 4.53. Plastiklik indeksi değerleri eklemeli örnek dağılımı

134

Şekil 4.54. Plastiklik indeksi değerleri için yön gözetilmeksizin oluşturulan küresel tip yarıvariogram grafiği

4

11

17

24

30

4 11 17 24 30

Ger

çek

P de

gerle

ri (%

)

Tahmin PI degerleri (%)

Şekil 4.55. Plastiklik indeksi değerleri için çapraz değerlendirme analizi ile model uygunluğunun karşılaştırılması

135

472000 476667 481333 486000x (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)PI

28,624,620,716,712,88,8

Şekil 4.56. Plastiklik indeksi değerleri blok kriging tahminleri ve dağılım haritası

472000 476667 481333 486000x (m)

4387095

4392288

4397481

4402673

4407866

y (m

)

PI (SD)

2,52,21,91,61,30,9

Şekil 4.57. Plastiklik indeksi değerleri blok kriging tahminleri hata haritası

136

5. SONUÇ

Gölbaşı Özel Çevre Koruma alanı ve yakın çevresini kapsayan yaklaşık 350 km2’lik

alan içerisinde özellikle tarım ve yerleşim potansiyelinin yüksek olduğu alanların

topraklarının bazı mühendislik ve fiziksel özellikleri belirlenerek aralarındaki ilişki

irdelenmiştir. Toprak biliminde 1980’li yıllardan sonra artarak kullanılmaya başlayan

jeoistatistik yöntemlerin söz konusu toprak özelliklerinin uzaklık ve yön boyutuna bağlı

değişimlerinin tanımlanmasında kullanılma olanakları araştırılmıştır.

Toprak mühendislik özelliklerinin belirlenmesinin zaman ve iş gücü açısından getirdiği

yük düşünüldüğünde özellikle böyle büyük ölçekli alanlar için çalışmayla elde edilecek

sonuçların genelleştirilme olanakları araştırılmıştır.

İki aşamada yürütülen araştırmada önce araştırma alanı topraklarının detaylı toprak etüt

haritalarının oluşturulması amacıyla, araştırma alanında belirlenen 19 noktadan açılan

profil çukurlarından horizon örneklemesi yapılarak 7 farklı jeomorfolojik birim

üzerinde oluşmuş 19 farklı toprak serisi belirlenmiştir.

İkinci aşamaya parametre seçiminde temel oluşturması amacıyla bu horizonlarda

mühendislik-fiziksel özellikler belirlenmiştir. Araştırmanın asıl konusunu oluşturan

yüzey topraklarının mühendislik-fiziksel özelliklerinin belirlenmesinin yanında, söz

konusu özelliklerin profil boyunca gösterdikleri değişim de incelenmiştir.

Örneklerin kıvam limitleri ile suyla doygunluk, tarla kapasitesi, sürekli solma noktası

değerleri arasında önemli ilişkiler (P<0,01) belirlenmiştir.

137

Kıvam limitleri ile kil kapsam arasında pozitif (P<0,01), kum kapsamı arasında negatif

önemli ilişki (P<0,01) belirlenirken, silt kapsamının söz konusu parametrelere herhangi

bir etkisi olmamıştır. Küçük tanecik boyutu ve elektro negatif yüklerin etkisiyle kil

artışına bağlı olarak toprakların kıvam limit ve agronomik limit değerleri artış

göstermiştir.

Kompaksiyon değerini kum pozitif (P<0,01), kil (P<0,01) ve silt (P<0,05) negatif yönde

etkilemiştir.

Araştırma alanında dolgu için çok iyi veya iyi özelliğe sahip toprak örnekleri

bulunmamaktadır.

Jeoistatistik yöntem uygulanan ikinci aşamada elde edilen dağılım haritaları suyla

doygunluk, kil, tarla kapasitesi, sürekli solma noktası, kullanılabilir su kapsamı, likit

limit, plastik limit, plastiklik indeksi değerlerinin araştırma alanı içerisindeki

dağılımlarının benzerlik gösterdiğini ve söz konusu özelliklerin araştırma alanının

güney doğusunda en yüksek değerlere ulaştığını göstermektedir. Bu özellikler için

tanımlanan deneysel yarıvariogram değerlerinde yapısal varyansın toplam varyansa

oranı 0,63-0,85 arasında değişim göstermiştir. Bu durum seçilen modelin araştırma

alanında söz konusu özelliklerin konumsal yapılarını doğru olarak yansıttığını

göstermektedir.

Kum değerleri diğer toprak özelliklerin tersine bir dağılım deseni göstererek en yüksek

değerlere araştırma alanının kuzeydoğusunda eğimin ve yükseltinin fazla olduğu

alanlarda ulaşmıştır.

138

Araştırma alanının doğu, güneybatı ve güney doğusunda en yüksek değerlere ulaşan silt

değerlerinde yapısal varyansın kontrolsüz etki varyansına oranı 0,50 olarak

bulunmuştur. Kontrolsüz etki varyansının bu denli yüksek olması silt değerlerinin daha

kısa mesafeler içerisinde değişim göstermelerinden kaynaklanmaktadır. Silt kapsamı

iyi modellenmediği halde kriging yöntemi ile yapılan kestirim sonucunda kriging

standart sapmasının küçüklüğü, dağılım deseninin doğru ve yansız bir şekilde tahmin

edildiğini göstermektedir

İncelenen toprak özelliklerinin güven sınırlarının kontrol edilmesinde kullanılmak

amacıyla blok kriging tahminlerinin standart sapma haritaları oluşturulmuştur. Tüm

özellikler için araştırma alanının güneyinde (Çökek bataklığı) standart sapma değerleri

artış göstermiş, kriging tahminlerinin güven sınırları azalmıştır. Çökek bataklığında

olduğu gibi araştırma alanı içerisinde ayrımlı özellik gösteren alanların ayrı olarak

modellenmesi ve örnek yoğunluğunun arttırılması daha sağlıklı tahminlerin

yapılmasına olanak sağlayacaktır.

İncelenen tüm toprak özelliklerinin standart sapma değerleri gerçek değerlerle

karşılaştırıldığında daha küçük çıkmıştır. Silt gibi konumsal bağımlılığın çok iyi

modellenemediği durumda bile dağılım desenleri güven sınırları içerisinde kalmıştır.

Yoğun örneklemenin yapıldığı test alanında standart sapma değerleri tüm özellikler için

en küçük değerlerde gerçekleşmiştir. Seçilen örnek aralığı tüm özelliklerin konumsal

yapısını tanımlamada son derece uygun olmuştur.

Silt dışında araştırılan özelliklerin tüm dağılım desenleri topoğrafya ile belirgin bir ilişki

göstermiştir.

139

İncelenen toprak mühendislik-fiziksel özellikleri zamanla büyük değişiklikler

göstermediğinden variogramın tekrar edilebilmesinin yanı sıra benzer topoğrafya ve

benzer toprak tipleri içinde kullanılabilir bulunmuştur. Bu, toprak mühendislik

özellikleri gibi yoğun iş gücü ve zaman gerektiren özelliklerin belirlenmesinde önemli

kolaylıklar sağlayabilecektir.

140

KAYNAKLAR

Abtew, W., Obeysekera, J. and Shih, G. 1993. Spatial analysis for monthly rainfall in

South Florida. Water Resources Bulletin, 29(2); 179-188.

Akalan, İ. 1973. Toprak Fiziği. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları No: 527.

Akgül, M., Öztaş, T. ve Canbolat, M.Y. 1995. Atatürk Üniversitesi çiftliği topraklarında

tekstürel değişimin jeoistatistiksel yöntemlerle belirlenmesi. İlhan Akalan

Toprak ve Çevre Sempozyumu. Cilt I, Sayfa 82-92, Ankara.

Alkan, Z. 1972. Zirai İnşaat. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi yayınları, No:19,

Erzurum.

Al-Sanabani, M. 1982. Spatial variability of salinity and sodium adsorption ratio in

typic haplargid soil. Ms Thesis, The University of Arizona, Tucon.

Altınbaş, Ü. ve Dündar, A.H. 1991. Asidik kahverengi orman toprağının kimi mekanik

özellikleri ile kil mineralleri ilişkileri üzerine araştırmalar. Mahmut Sayın Kil

Mineralleri Sempozyumu, 2-4 Mayıs 1991 Adana-Türkiye.

Andersland, A. 1980. Organic material and soil compressibility. American Society of

Civil Engineering.

Anil, K., Kuhad, M.S., Grewal, Ms., Dahiya, I.S. and Kumar, A. 1996. Evaluation of

spatial variation in some soil properties of alluvial plains. Arid Soil Research

and Rehabilitation, 10(1); 21-30.

Anonim. 1992. Emir ve Mogan göllerinin korunmasına yönelik jeoloji-hidrojeolojik

incelenmesi. MTA. Ankara.

Anonim. 2001. Devlet Meteoroloji İstasyonu Ankara uzun yıllar meteorolojik verileri.

Ankara.

Ardahanlıoğlu, O., Öztaş, T., Evren, S., Yılmaz, H. and Yıldırım. Z.N. 2002. Spatial

variability of exchangeable sodium, electrical conductivity, soil pH and boron

content in salt-and sodium affected areas of Iğdır plain(Turkey). Journal of Arid

Environments, (in press).

Atterberg, A. 1911. Die plastizitat der Tone. Intern. Mitt. Bodenk. 1; 10-43.

Atterberg, A. 1912. Die Konsistenz und die Bindigkeit der Böder. Intern. Mitt. Bodenk,

2; 149-189.

141

Ball, B.C., Campbell, D.J. and Hunter, E.A. 2000. Soil compactibility in relation to

physical and organic properties at 156 sites in UK. Soil and Tillage Research,

57; 83-91.

Bastin, G. and Gevers, M. 1985. Identification and optimal estimation of random fields

from scattered pint-wise data. Automatica, 21(2); 139-155.

Baver, L.D. 1966. Soil Physics. John Wiley and Sons Inc. New York.

Bhatti, A.V., Wadood, A. and Khattak, R.A. 1993. Spatial variability of some soil

properties of Malakandher Farm. Sarhad Journal of Agriculture, 9(6); 619-632.

Blake, G.R. and Hartge, K.H. 1986. Bulk Density and Particle Density. In : Methods of

Soil Analysis, Part I, Physical and Mineralogical Methods. Pp: 363-381. ASA

and SSSA Agronomy Monograph no 9(2nd ed), Madison.

Bourgault, G., Journel, A.G., Rhoades, J.D., Corwin, D.L. and Lesch, S.M. 1997.

Geostatistical analysis of a soil salinity data set. Advances in Agronomy, 58;

241-292.

Bouyoucos, G.J.1951. A recaliberation of the hydrometer method for making

mechanical analysis of soils. Agronomy Journal, 43; 435-438.

Bowles, T.E. 1970. Engineering Properties of Soil and Their Measurement. Mc Graw-

Hill Book Comp. New York.

Bramley, R.G.V. and White, R.E. 1991. Analysis of variability in the activity of

nitrifiers in a soil under pasture. II. Some problems in the geostatistical analysis

of biological soil properties. Austuralian Journal of Soil Research, 29; 109-122.

Bregt, A.K., Bouma, J. and Jellinek, M. 1987. Comparison of thematic maps derived

from a soil map and from kriging of point data. Geoderma, 39; 281-291.

Burgess, T.M. and Webster R. 1980. Optimal interpolation and isarithmic mapping of

soil properties: II. Block kriging. Journal of Soil Science, 31; 333-341.

Burgess, T.M., Webster. R. and McBratney, A.B. 1981. Optimal interpolation and

isarithmic mapping of soil properties. IV. Sampling strategy. Journal of Soil

Science, 31; 643-659.

Cambardella, C.A., Moorman, T.B., Novak, J.M., Parkin, T.B., Karlen, D.L., Turco,

R.F. and Konopka, A.E. 1994. Field–scale variability of soil properties in

Central Iowa soils. Soil Science Society of American Journal, 58; 1501-1511.

142

Can, H. 1983. Ankara Yıldız İmar Kapsamındaki Zeminlerin Mineralojik Özelliklerinin

Mühendislik Davranışlarına Etkisi. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi

Diploma Sonrası Yüksek Okulu, Yayınlanmamış doktora tezi.

Canbolat, M.Y. ve Öztaş, T. 1997. Toprağın kıvam limitleri üzerine etki eden bazı

faktörler ve kıvam limitlerinin tarımsal yönden değerlendirilmesi. Atatürk

Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 28(1); 120-129.

Castrignano, A. and Stelluti, M. 1999. Fractal geometry and geostatistics for describing

the field variability of soil aggregation. Journal of Agricultural Engineering

Research, 73(1); 13-18.

Chang, Y.H., Scrimshaw, M.D., Emmerso, R.C.H. and Lester, J.N. 1998. Geostatistical

analysis of sampling uncertainityat the Tollesburg managed retreat site in

blacwater estuary, Essex, UK kriging and co-kriging approach to minimise

sampling density. Science of the Total Environment, 221(1); 43-57.

Çağlar, K.Ö. 1958. Toprak İlmi. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları, No:10,

Ankara.

Çetin, M. ve Özcan, H. 1997. Tarsus Ovası toprakları kil içeriklerinin optimum

haritalama tekniği ile haritalanması. 6. Ulusal Kültürteknik Kongresi, Uludağ

Üniversitesi Ziraat Fakültesi ve Kültürteknik Derneği. 5-8 Haziran 1997. Ankara

Üniversitesi Basımevi.

Çetin, M., Özcan, H. ve Tülücü, K.1999. Jeoistatistik yöntemle taban suyu tuzluluğu ve

hidrolik iletkenlik ölçümleri etki uzaklıklarının saptanması. GAP I Tarım

Kongresi, 26-28 Mayıs 1999, Şanlıurfa.

Dahiya, I.S., Dahiya, D.J., Shanwal, A.V., Laura, R.D. and Agrawal, R.P. 1990.

Geostatistical analysis of temporal variation in water content of sand dune soils.

International Jornal of Tropical Agriculture, 8(1); 54-65.

De Jong, E., Acton, D.F. and Stonehouse, H.B. 1990. Estimating the Atterberg limits of

southern Sascatchewan soils from texture and carbon contents. Canadian

Journal of Soil Science, 70; 543-554.

Delhomme, J.P. 1978. Kriging in the Hydrosciences. Advances in Water Resources,

1-5.

143

Demiralay, İ. ve Güresinli, Y.Z. 1979. Erzurum ovası topraklarının kıvam limitleri ve

sıkışabilirliği üzerinde bir araştırma. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi

Dergisi, 10(1-2); 77-93.

Dengiz, O. 2002. Ankara Gölbaşı özel çevre koruma alanı ve yakın çevresinin arazi

değerlendirmesi. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Toprak Bölümü.

Yayınlanmamış doktora tezi. Ankara.

Deutsch, C.V. and Journel, A.G. 1992. Geostatistical software library and user’s guide.

Oxford University Press, Inc., New York.

Dexter, A. and Bird, N.R.A. 2001. Methods for predicting the optimum and the range of

soil water contents for tillage based on the water retention curve. Soil Tillage

and Research, 57; 203-212.

Di, H.J., Trangmar, B.B. and Kemp, R.A. 1989. Use of geostatistics in designing

sampling strategies for soil survey. Soil Science Society of American Journal,

53(4); 1163-1167.

Ditzler, C. 1994. Geostatistics: a brief look its application in soil survey. In: Factors of

Soil Formation : A Fiftieth Anniversary Retrospective, Soil Science Society of

American Journal, Spec. Publ. No: 33, ISBN 0-89118-804-5, pp;69-73.

Enti, T. and Chang, C. 1991. Evaluation of soil sampling schemes for geostatistical

analyses: a case study for soil bulk density. Canadian Journal of Soil Science,

71(2); 165-176.

Erol, O. 1968. The growth of Ankara City and the geomorphology of ıts site. Gllogue

Intern. De Geogr. Applique. Liege 231-245, Belgium.

Erol, O. 1973. Ankara Şehri Çevresinin Jeomorfolojik ana Birimleri. Geomorhological

Outlines of the Ankara Area. Ankara Üniversitesi Coğr. Araşt. Enst. Yayın No:

16, Ankara.

Erol, O., Yurdakul, E., Gürel, N., Ünsal, Y., Algan, Ü. ve Yüksel, M. 1980. Ankara

Metropolitan Arazi Kullanım Haritası. MTA Derleme, Rapor No: 6875, Ankara.

Erol, O. 1983. Türkiye’nin Geniş Tektonik ve Jeomorfolojik Evrimi ve Bugünkü Genel

Jeomorfolojik Görünümü, İstanbul Üniversitesi Deniz Bilimleri ve Coğ. Enst.

Jeomorfoloji Anabilim Dalı Yayını, İstanbul.

Fujimoto, M. 1980. Agriculture Bulletin of Saga University, No:48, 103-112, Japan.

144

Gajem, J.M., Warrick, A.W. and Myers, D.E. 1981. Spatial structure of physical

properties of a typic torrifluvent. Soil Science Society American Journal. 45;

709-715.

Gamma Design Software. 1990. GS+ Geostatistics for the Environmental Sciences.

Version 2.3. Plainwell, Michigan. USA.

Gamma Design Software. 1995. GS+ Geostatistics for Agronomic and Biological

Sciences. Version 5.0. Plainwell, WI. USA.

Gillot, J.E. 1968. Clay in Engineering Geology. Elsevier Publishing Company, 296 p.

Amsterdam.

Goovaerts, P. 1992. Factorial kriging analysis: a useful tool for exploring the structure

of multivariate spatial soil information. Journal of Soil Science, 43; 597-619.

Goovaerts, P. 1994. Study of spatial relationships between two sets of variables using

multivariate geostatistics. Geoderma, 62; 93-107.

Goovaerts, P. 1999. Geostatistics in soil science: state-of-the-art and perspectives.

Geoderma, 89; 1-45.

Gummatov, N.G., Zhiromskiy, S.V., Mironenko, Ye.V., Pachepskiy, Ya.A. and

Shcherbakov, R.A. 1992. Geostatistical analysis of the spatial variability of

water holding capacity of gray forest soil. Eurasian Soil Science, 24(8); 24-36,

Translated from Pochvovedeniya 24(6), 52-62.

Hamlett, J.M., Horton, R. and Cressie, N.A.C. 1986. Resistant and explatory techniques

for use in semivariogram analysis. Soil Science Society of American Journal 50;

868-875.

Hammel, J.E., Sumner, M.E. and Burema, J. 1983. Atterberg limits as indices of

external surfaces areas of soils. Soil Science Society of American Journal, 47;

1054-1056.

Head, K.H. 1984. Manual of Soil Laboratory Testing. Volume 1: Soil Classification

and Compaction Tests. ISBN, 0-7273-1302-9. Biddles Ltd, Guildford, Surrey.

Hillel, D. 1980. Fundementals of Soil Physics. Academic Press Inc. 111 Fifth Avenue,

New York.

Hillel , D. 1982. Introduction to Soil Physics. Academic Press Limited, 24-28 Oval

Road, London.

Jackson, M.L. 1958. Soil Chemical Analysis. Prentice Hall Inc., Englewood Cliffs, N.J.

145

Jacquez, D., Vanderborght, J., Mallants, D., Mohanty, B.P., Feyen, J., Joares, A(ed).,

Gomez Hernandez, J(ed). and Froidevaux, R. 1996. Analysis of solute

redistribution in heteregenous soil: I. Geostatistical approach to describe the

spatial scaling factors. Geo env I. Geostatistics for environmental applications.

Proceeding, Lisbon Portugal, 18-19 November, 271-282.

Journel, A.G. and Huijbregts, C.H.J. 1978. Mining Geostatistics. Academic Press.

London.

Kanber, R., Köksal, H. and Kırda, C. 1991. Toprakların kimi fiziksel özelliklerinde

gözlenen uzaklık boyutuna bağlı değişkenlik tavırları. Turkish Journal of

Agriculture and Forestry, 15; 921-929.

Karlinger, M.R. and Skrivan, J.A. 1980. Kriging analysis of mean annual precipitation,

powder river basin Montana and Wyoming. U.S. Geological Survey. Water

Resources Investigations, 80-50, Tacoma-Washington 98402.

Keck, T.J., Quimby, W.F. and Nielsen, G.A. 1993. Spatial distribution of soil attributes on

reconstructed mine soils. Soil Science Society of American Journal, 57(3); 782-786.

Kezdi, A. 1969. Handbuch der Bodenmechanik. Band 1, Bodenphysik, 259 pp., Band 3,

Bodenmechanisces Versucswesen, 1 st ed. VEB Verlag fuer Bauwesen,

Berlin/Kiado, 274 pp. Budapest.

Kitterod, N.O., Langshold, E., Wong, WK. and Gottshhalk, L. 1997. Geostatistic

interpolation of soil moisture. Nordic Hydrological Conference, Akureyi,

Iceland, August 1996. Nordic Hydrology, 28( 4-5); 307-328.

Klute, A. and Dirksen, C. 1986. Hydraulic Conductivity and Diffusivity : Laboratory

Methods. In : Methods of Soil Analysis, Part I, Physical and Mineralogical

Methods. pp: 687-732. ASA and SSSA Agronomy Monograph no 9(2nded),

Madison.

Kretschmer, H., Horn, R., Bohne, K. and Frenkel, J. 1993. Ermittlung der potentiellen

Verdichtbarkeit und Verdichtungsgefaehrdung mitHilfe des Proctorversuches

und Modellierung der Proctorkurve. Z. F Kulturtenhnik und Landentwicklung,

34; 73-82.

Krige, D.G. 1951. A statistical approach to some mine valuationsand allied problems at

the Witwatersrand. M.Sc. thesis, University of Witwatersrand.

Lambe, T.W. 1951. Soil Testing for Engineers. London.

146

Larney, F.J., Fortune, R.A. and Collins, J.F. 1988. Intrinsic soil physical parameters for

sugar beet seedbed preparation. Soil Tillage Resources, 12; 253-267.

Lascano, R.J. and Hatfield, J.L. 1992. Spatial variability of evaporation along two

transects of a bare soil. Soil Science Society of American Journal 56; 341-356.

Laslett, G.M., McBratney, A.B., Pahl, P. and Hutchinson, M. 1987. Comparison of

several spatial prediction methods for soil pH. Journal of Soil Science, 38;

325-341.

Leenhardt, D., Voltz, M., Bornand, M. And Webster, R. 1994. Evaluating soil maps for

prediction of soil water properties. European Journal of Soil Science, 45;

293-301.

Logston, S.D. and Jaynes, D.B. 1996. Spatial variability on hydraulic conductivity in a

cultivated field at different times. Soil Science Society of American Journal 60;

703-709.

Mapfumo, E and Chanasyk, D.S. 1998. Guidelines for safe trafficking and cultivation,

and resistance-density-moisture relations of three disturbed soils from Alberta.

Soil and Tillage Research, 46; 193-202.

Matheron, G. 1963. Principles of Geostatistics. Economic Geology, 58; 1246-1266.

Matheron, G. 1973. The intrinsic random functions and their applications. Adv. Appl.

Prob. 5; 239-465.

Matheron, G. 1982. Pour une analyse krigeante de donnees regionalisees. Centre de

Geostatistique, Ecole des Mines de Paris, Report N-732, Fontainebleau.

McBratney, A.B. and Webster, R.1986. Choosing functions for semivariograms of soil

properties and fitting them to sampling estimates. Journal of Soil Science, 37;

617-639.

McBratney, A.B., Hart, G.A. and McGarry, D. 1991. The use of region partitioning to

improve the representation of geostatistically mapped soil attributes. Journal of

Soil Science, 42(3); 513-532.

Mejstrik, V. and Svacha, J. 1988. Concentrations of Co, Cd, Cr, Ni and Zn in crop

plants cultivated in the vicinity of coal-fired power plants. Science Total

Environment, 72; 57-67.

Mertdoğan, S. 1982. Toprak Mekaniği Laboratuvar El Kitabı. Köyişleri ve Koop.

Bakanlığı Topraksu Gn. Md. Yayınları, No: 173, Ankara.

147

Miller, P.M., Singer, M.J. and Nielsen, D.R. 1988. Spatial variability of wheat yield and

soil properties on complex hills. Soil Science Society of American Journal, 52;

1133-1141.

Mueller, W. 1985. Standortkundliche Voraussetzungen fuer die Gefuegemenlioration

durch Tieflockerung im humiden Klima. In: Die Gefuegemenlioration durch

Tieflockerung-Bisherige Erfahrungen und Ergebnisse Schriftenreihe des

Deutschen Verbandes fuer Wasserwirtschaft und Kulturbau e.V. (DVWK) Heft

70. Verlag Paul Parey, pp. 1-34. Hamburg und Berlin.

Mueller, L. and Schindler, U.1998. Wetness criteria for modelling trafficability and

workability of cohesive arable soils. Proceedings of Seventh Annual Drainage

Symposium on Drainage in the 21st Century: Food Production and the

Environment, March 8-10, pp. 472-479. Orlando.

Mueller, L., Shindler, U., Fausey, N.R. and Lal, R. 2003. Comparison of methods for

estimating maximum soil water content for optimum workability. Soil and

Tillage Research, 72; 9-20

Munoz Pardo, J., Ruelle, P. and Vauclin, M. 1990. Spatial variability of an agricultural

field; geostatistical analysis of soil texture, soil moisture and yield components

of two rainfed crops. Catena, 17(2); 369-381.

Munsuz, N. ve Ünver, İ. 1983. Toprak Mekaniği ve Teknolojisi Uygulama Kılavuzu.

Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları No:103, Ankara.

Munsuz, N. 1985. Toprak Mekaniği ve Teknolojisi. Ankara Üniversitesi Ziraat

Fakültesi Yayınları No: 922, Ankara.

Nash, M.H. and Daugherty, L.A. 1990. Statistical comparison of soil map-unit

boundaries. Soil Science Society of American Journal, 54 ; 1677-1681.

Oberthur, T., Goovaerts, P. and Dobermann, A. 1999. Maping soil texture classes using

field texturing, particle size distribution and local knowledge by both

conventional and geostatistical methods. European Journal of Soil Science,

50(3); 457-479.

Odeh , I.O.A., McBratney, A.B. and Slater, B.K. 1997. Predicting soil properties from

ancillary information: non-spatial models compared with geostatistical and

combined methods. In: Baafi, E.Y., Schofield, N.A.(Eds.), Geostatistics

Wollongong ’96. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, pp. 1008-1019.

148

Olea, R.A. 1982. Optimization of the High Plains Aquifer Observation Network,

Kansas. Kansas Geological Survey, Grandwater Series, No. 7, Lawrence,

Kansas.

Oliver, M.A. 1987. Geostatistics and its application to soil science. Soil Use and

Management, 3(1); 8-19.

Oliver, M.A. and Webster, R. 1991. How geostatistics can help you. Soil Use and

Management, 7(4); 206-217.

Ortaş, İ. and Berkman, A. 1997. Bir jeoistatistiksel tekniğin toprak hacim ağırlığı ve

nem içeriği araştırmalarında kullanım olanaklarının irdelenmesi. Turkish Journal

of Agriculture and Forestry, 21; 523-529.

Ovalles, F.A. and Collins, M.E. 1988. Evaluation of soil variability in Northwest

Florida using geostatistics. Soil Science Society of American Journal, 52; 1702-

1708.

Öztaş, T.1995. Jeoistatistiğin toprak bilimindeki önemi ve uygulanışı. İlhan Akalan

Toprak ve Çevre Sempozyumu., Cilt I. Sayfa : 271-280, Ankara.

Öztürkmen, A.R. ve Ünver, İ. 1997. Harran Ovası topraklarının bazı mühendislik

özellikleri. Harran Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 1(2): 73-82.

Parkin, T.B. 1993. Spatial variability of microbial processes in soils, a review. Journal

of Environmental Quality, 22; 409-417.

Petersen, L.W., Moldrup, P., Jacobsen, O.H. and Rolston, D.E. 1996. Relations between

specific surface area and soil physical and chemical properties. Soil Science,

Vol. 161(1); 9-20.

Pozdnyakova, L., Zhang, RenDuo. and Zhang, Rd. 1999. Geostatistical analyses of soil

salinity in a large field. Precision Agriculture, 1(2); 153-165.

Prieme, A., Christensen, S., Galle, B., Klemedtsson, L. and Griffith, D.W.T. 1996.

Spatial variability of CH4 uptake in a Danish forest soil and its relation to

different measurement techniques, Atmosp Environ, 30; 1375-1379.

Rasmussen, K.V. 1976. Soil compaction by traffic in spring, Tidsskift for Planteaul 80;

835-856. Denmark.

Rhoades, J.D. 1986. Cation Exchange Capacity. Chemical and Microbiological

Properties. In : Methods of Soil Analysis, Part II. pp:149-157. ASA and SSSA

Agronomy Monograph no 9(2nd ed), Madison.

149

Rogovski, A.S. and Wolf, J.K. 1994. Incorporating variability into soil map unit

delineations. Soil Science Society of American Journal, 58; 163-174.

Rope, S.K., Arthur, W.J., Craig, T.H. and Craig, E.H. 1988. Nutrient and trace elements

in soil and desert vegetation of southern Ideha. Environ. Monitor. Assess. 10;

1-24.

Russell, E.J. and Russell, E.W. 1950. Soil conditions and plant growth. Longman,

London.

Russo, D., and Bresler, E. 1981. Soil hydraulic properties at stochastic processes: I. An

analysis of field spatial variability. Soil Science Society of American Journal,

45; 682-687.

Russo, D., and Bresler, E. 1982. Soil hydraulic properties at stochastic processes: II.

Errors of estimates in a heterogeneous field. Soil Science Society of American

Journal, 46; 20-26.

Ryel, R.J., Caldwell, M.M. and Hanwaring, J.H. 1996. Temporal dynamics of soil

spatial heterogeneity in Sagebrush-Wheatgrass Steppe during a growing season.

Plant and Soil, 184; 299-309.

Sacks, J. and Schiller, S. 1988. Spatial Designs. In: Grupta, S.S., Berger. J.O. (Eds.),

Statistical Decision Theory and Related Topics IV vol. 2 Springer-Verlag, New

York, pp. 385-399.

Seed, H.B., Woodward, R.J. and Lundgren, R. 1964. Fundamental Aspects of the

Atterberg Limits. Journal Soil Mechanics and Fondations Division, A.S.C.E,

Vol. 90, No. SM6, pp. 75-105.

Singh, J., Karamanos, R.E. and Kachanoski, R.G. 1985. Spatial variation of extractable

micronutrients in a cultivated and a native prairie soil. Canadian Journal of Soil

Science, 65; 149-156.

Skempton, A.W. 1953. The collidal activity of clays. 3th İnternational Soil Mechanics

and Basic Engineering Congress, Part I, 57-61, Switzerland.

Slasareya, L.N. 1972. Density and structure of typical Sierozem and their agronomic

importance. Pochvovedentie, No:12 , 80-90. USRR.

Smedema, L.K. 1993. Drainage performance and soil management. Soil Technology, 6;

183-189.

150

Smith, C.W., Hadas, A., Dan, J. and Koyumdjisky, H. 1985. Shrinkage and atterberg

limits in relation to other properties of principal soil types in Israel. Geoderma,

35; 47-65.

Soil Survey Staff. 1999. Soil Taxonomy. A Basic of Soil Classification for Making and

Interpreting Soil Survey. USDA Handbook No: 436, Washington D.C.

Sowers, G.F. 1965. Consistency. In Methods of Soil Analysis Part 1, pp.391-399.

Monograph No.9 American Society of Agronomy. Madison, Wiconsin.

SPSS. 1998. SPSS Inc. Version 9.0. 233 S Wacker Drive 11ft flor. Chicago.

Stein, A., Hoogerwerf, M. and Bouma, J. 1988. Use of soil map delineations to improve

(co)kriging of point data on moisture deficits. Geoderma, 43; 163-177.

Sylla, M., Stein, A., Mensvoort, M.E.F. and Van Breemen, N. 1996. Spatial variability

of soil actual and potential acidity in the mangrove agroecosystem of West

Africa. Soil Science Society of American Journal, 60(1); 219-229.

Tabios III, G.Q. and Salas, J.D. 1985. A comparative analysis of techniques for spatial

interpolation of precipitation. Water Resources Bulletin, 21(3); 365-380.

Tercan, A.E. ve Saraç, C. 1998. Maden yataklarının değerlendirilmesinde jeoistatistiksel

yöntemler. Jeoloji Mühendisleri Odası Yayınları: 48, Ankara.

Terzaghi, K. 1926. Simplifield soil tests for subgrades and their physical significance.

Pub. Roads, 7;153-162.

Terzaghi, K. and Peck, R.B. 1948. Soil Mechanics in Engineering Practice. Jhon Wiley

and Sons, Inc. p.348, New York.

Terzaghi, A., Hoogmoed, W.B. and Miedema, R. 1988. The use of the ‘wet workability

limit’ to predict the land quality ‘workability’ for some Uraguayn soils.

Netherland Journal of Agricultural Science, 36; 91-103.

Thacker, D.J., Campbell, J.A. and Jhonson, R.L. 1994. The effect of soil compaction on

root penetration, mechanical impedance and moisture-density relationships of

selected soils Alberta. Alberta Conservation and Land Reclamation Management

Group Report. #RRTAC OF-9, p. 37.

Thomas, G.W. 1986. Exchangeable Cations. In : Methods of Soil Analysis, Part II,

Chemical and Microbiological Properties. Pp:159-164. ASA and SSSA

Agronomy Monograph no 9(2nded), Madison.

151

Trangmar, B.B., Yost, R.J. and Wehara, G. 1985. Application of geostatistics to spatial

studies of soil properties. Advances in Agronomy, Vol 38;.65-91.

Tuncer, E.R. ve Birand, A.A. 1978. Yumuşak killi zeminlerin jeolojik özellikleri. VI.

Bilim Kongresi Mühendislik Araştırma Grubu Tebliğleri, İnşaat Seksiyonu,

sayfa;. 1021-1031, İzmir.

US Salinity Laboratory Staff. 1954. Diagnosis and Improvement of Saline and Alkali

Soils. Agri. Handbook. No:60, USDA.

USBR.1961. United States Bureau of Reclamation Service. Design of Small Dams. U.S.

Government Printing Office, Washington D.C.

Utset, A., Ruiz, M.E., Herrara, J. and Leon, D.P. 1998. A geostatistical method for

salinity sample site spacing. Geoderma, 86(1-2); 143-151.

Utset, A. and Cid, G. 2001. Soil penetrometer resistance spatial vairability in a Ferrasol

at several soil moisture conditions. Soil and Tillage Research, 61; 193-202.

Van Groenigen, J.W., Siderius, W. and Stein, A. 1999. Costrained optimisation of soil

sampling for minimisation of the kriging variance. Geoderma, 87; 239-259.

Van Groenigen, J.W. 2000. The influence of variogram parameters on optimal sampling

schemes for mapping by kriging. Geoderma, 97; 223-236.

Van Kuilenburg, J., De Gruijter, J.J., Marsman, B.A. and Bouma, J. 1982. Accuracy of

spatial interpolation between point data on soil moisture capacity, compared

with estimates from mapping units. Geoderma, 27; 311-325.

Van Meirvenne, M., Scheldeman, K., Baert, G. and Hofman, G. 1994. Quantification of

soil textural fractions of Bas-Zaire using soil map polygons and/or point

observations. Geoderma, 62; 69-82.

Vieira, S.R., Nielsen, D.R. and Biggar, J.W. 1981. Spatial variability of field-measured

infiltration rate. Soil Science Society of American Journal, 47; 175-184.

Vieira, S.R., Hatfield, J.L., Nielsen, D.R. and Biggar, J.W. 1983. Geostatistical theory

and application to variability of some agronomical properties. Hilgardia, 51(3);

1-75.

Voltz, M. and Webster, R. 1990. A comparison of kriging, cubic splines and

classification for predicting soil properties from sample information. Journal of

Soil Science, 41; 473-490.

152

Wagner, L.E., Ambe, N.M. and Barnes, P. 1992. Tillage-induced soil aggregate status

as infuluenced by water content. Trans. ASAE., 35(2); 499-504.

Warkentin, B.P. 1974. Physical properties related to clay minerals in soils of the

Carribbean. Tropical Agr. 51;279-287. Mc Gill University, Montreal, Canada.

Warrick, A.W. and Nielsen, D.R. 1980. Spatial variability of soil physical properties in

the field. In: Hillel. D(ed). Applications of Soil Physics. Academic Pres, New

York.

Warrick, A.W., Myers, D.E. and Nielsen, D.R. 1986. Geostatistical methods applied to

soil science. In : Methods of Soil Analysis, Part I, Physical and Mineralogical

Methods. Pp: 53-82. ASA and SSSA Agronomy Monograph no 9(2nded),

Madison.

Warrick, A.W. and Mayers, D.E. 1987. Optimization of sampling locations for

variogram calculations. Water Resouces Research, 23(3);496-500.

Warrick, A.W., Zhang, R. El-Harris, M.K. and Myers, D.E. 1988. Direct comparisons

between kriging and other interpolators. In Wierenga, P.J. and Bachelet, D. (ed).

International conference and workshop on the validation of flow and transport

models for the unsaturated zone. Las Cruces, NM, 505-510.

Webster, R. and Burgess, T.M. 1980. Optimal interpolation and isarithmic mapping of

soil properties III. Changing drift and universal kriging. Journal of Soil Science,

31; 505-524.

Webster, R. and Oliver, M.A. 1990. Statistical Methods in Soil and Land Resource

Survey. Oxford University Press, Oxford.

Webster, R. and Boag, B. 1992. Geostatistical analysis of cyst nematodes of soil.

Journal of Soil Science, 43; 583-595.

Webster. R. and Oliver, M.A. 1992. Sample adequately to estimate variograms of soil

properties. Journal of Soil Science, 43; 177-192.

Webster, R. and Oliver, M.A. 1993. How large a sample is needed to estimate the

regional variogram adequately? In: Soares, A. (Ed), Geostatistics Troia’92,

Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, pp.155-166.

Webster, R., Atteia, O. and Dubois, J.P. 1994. Coregionalization of trace metals in the

soil in the Swiss Jura. European Journal of Soil Science, 45; 205-218.

153

Western, A.W., Grayson, R.B. and Green, T.R. 1997. The Tarrawarra Project: high

resolution spatial measurement, modelling and analysis of soil moisture and

hydrological response. Hydrological Processes, 13(5); 633-652.

Wilson, H. 1972. Ceramics, Clay Technology. pp.55 Mc Graw-Hill Book Co., New York.

Wollum, A.G. and Case, D.K. 1984. Spatial variability of rhizobium japonicum in two

North Carolina Units. Soil Science Society of American Journal, 48; 1082-1086.

Yates, S.R. and Warrick, A.W. 1987. Estimating soil water content using cokriging.

Soil Science Society of American Journal, 51; 23-30.

Yates, S.R., Zhang, R., Shouse, P.J., Van Genuhten, M.T., Russo, D(ed). and Dagan,

G. 1993. Water flow and solute transport in soils, developments and

applications, 283-304, Advanced series in Agricultural Sciences 20.

Yost, R.S., Uehara, G. and Fox, L. 1982a. Geostatistical analysis of soil chemical

properties of large land areas. I. Semi-variograms. Soil Science Society of

American Journal, 46; 1082-1086.

Yost, R.S., Uehara, G. and Fox, L. 1982b. Geostatistical analysis of soil chemical

properties of large land areas. II. Kriging. Soil Science Society of American

Journal, 46; 1033-1037.

Zanini, E. and Bonifacio, E. 1991. Spatial variability of available micronutrients in the alluvial

soils of the plain to the south of Turin. Rivista di Agronomia, 25; 416-421.

Zhang, R., Rahman, S., Vance, G.F. and Munn, L.C. 1995. Geostatistical analysis of

trace elements in soil and plants. Soil Science, 159(6); 383-390.

154