Journals / Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Dergisi / 2018 / Cilt: 6 - Sayı: 1

Pedotransfer models for predicting bulk density values from measured soil properties

Bazı toprak özellikleri ile kütle yoğunluğunun tahmini için pedotransfer modeller

Pages
46–51
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

According to the results; except silt, pH, exchangeable natrium and lime content, the other soil properties were highly correlated with bulk density value (r=0.45-0.77).

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The purpose of this study was to determine the relationships between bulk density and some soil properties, and to develop a regression model to estimate bulk density values.
📊
Key Findings & Data:In this study, generally fine textured 78 soil samples collected from the Samsun district were used.
💡
Conclusion & Impact:According to the results; except silt, pH, exchangeable natrium and lime content, the other soil properties were highly correlated with bulk density value (r=0.45-0.77).
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Kütle yoğunluğu · pedotransfer modeller · toprak özellikleri

Abstract

The purpose of this study was to determine the relationships between bulk density and some soil properties, and to develop a regression model to estimate bulk density values. In this study, generally fine textured 78 soil samples collected from the Samsun district were used. According to the results; except silt, pH, exchangeable natrium and lime content, the other soil properties were highly correlated with bulk density value (r=0.45-0.77). The direct effects of some soil properties on bulk density of the soils were obtained in the following order; silt+clay content, sand content, lime content, exchangeable Ca+Mg content, permanent wilting point and field capacity, cation exchange capacity and organic matter content. The Indirect effect of the sail properties were generally obtained in the fallowing order; silt+clay content, sand content, clay content and exchangeable Ca+Mg capacity. Then, the data set was statistically evaluated and PTF were generated by multiple linear regression method to estimate bulk density. In order to compare the measured bulk density values by traditional method and predicted bulk density values with generated PTF, determination coefficient (r2) was used, and the highest r2 was obtained as 0.67. The results of this research pointed out that generated pedotransfer models can be used with the aim of predicting bulk density in Samsun District.

Özet

Bu çalışmanın amacı, toprakların kütle yoğunluğu değerleri ile bazı fiziksel ve kimyasal toprak özellikleri arasındaki ilişkileri belirlemek ve bu özellikleri kullanarak kütle yoğunluğu değerinin tahmin edilmesini sağlayacak bir model geliştirmektir. Çalışmada Samsun İli Bafra ve Çarşamba İlçelerinden alınan ve çoğunlukla ince bünyeli olan 78 adet yüzey (0-20 cm) toprak örneği kullanılmıştır. Çalışma sonuçlarına göre, silt, pH, değişebilir sodyum ve kireç içeriği hariç diğer toprak özellikleri ile kütle yoğunluğu değeri arasında önemli istatistiksel ilişkiler (r=0.45-0.77) belirlenmiştir. Toprakların kütle yoğunluğu değeri üzerine toprak özelliklerinin doğrudan etkilerinin sırası ile; silt+kil, kum, kireç içeriği, kil, Ca+Mg, nem sabiteleri, katyon değişim kapasitesi ve organik madde içeriklerinin bir fonksiyonu olarak değiştiği, dolaylı etkilerin ise silt+kil ve kum üzerinden gerçekleştiği tespit edilmiştir. Veri kümesi çoklu linear regresyon analizine tabi tutularak kütle yoğunluğunu tahmin etmede kullanılabilecek PTF (pedotransfer) oluşturulmuştur. Bilinen yöntemlerle ölçülen ve geliştirilen PTF ile tahmin edilen kütle yoğunluğu değerlerinin karşılaştırılmasında determinasyon katsayısı (r2) kullanılmış ve en yüksek r2 değeri 0.67 olarak elde edilmiştir. Bu sonuçlar geliştirilen pedotransfer modellerin, Bafra ve Çarşamba ilçe topraklarında kütle yoğunluğunun tahmin edilmesinde kullanılabileceğini göstermiştir.

🔖

Cite This Article

ÖZDEMİR, N., EKBERLİ, İ., DURMUŞ, Ö. T. K. (2018). Pedotransfer models for predicting bulk density values from measured soil properties. Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Dergisi, Cilt: 6 - Sayı: 1, 46–51. https://ajindex.com/articles/367871

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (9)

  1. Akgül M, Özdemir N, 1996. Regression models for predicting bulk density form measured soil properties. Turkish Journal of Agriculture and Forestry 20: 407-413.
  2. Al-Qinna MI, Jaber SM, 2013. Predicting soil bulk density using advanced pedotransfer functions in an arid environment. Transactions of the American Society of Agricultural and Biological Engineers 56: 963-976. Anonymous, 2014. Keys to Soil Taxonomy. By Soil Survey Staff. United States Department of Agriculture. Natural Resources Conservation Service. Twelfth Edition Arshad MA, Lowery B, Grossman B, 1996. Physical tests for monitoring soil quality. pp. 123–142. In: J.W. Doran and A.J. Jones (Eds.) Methods for Assesing Soil Quality. Soil Sci. Soc. Am. Spec. Publ. 49. SSSA, Madison, WI. Aşkın T, Özdemir N, 2003. Soil bulk density related to soil particle size distribution and organic matter content. Agriculture 9 (2): 52-55.
  3. Barros HS, Fearnside PM, 2015. Pedotransfer functions for estimating soil bulk density in central Amazonia. Revista Brasileira de Ciência do Solo 39:397-407.
  4. Baykan ÖL, Berkman İ, Öğüş L, 1965. Toprak laboratuvar tatbikat kitabı Atatürk Üniv. Ziraat Fak., Erzurum. Bayraklı F, 1987. Toprak ve bitki analizleri. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Yayınları, No:17, Samsun. Blake GR, Hartge KH, 1986. Bulk density. pp. 363–375. In A. Klute (ed.) Methods of soil analysis. Part 1. 2nd ed. Agron. Monogr. 9. ASA and SSSA, Madison, WI. Canbolat MY, 1999. Bazı toprak nem karakteristiklerinin tane büyüklük dağılımı ve organik karbon içeriğinden tahmin edilmesi. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 30 (2): 113-119.
  5. Candemir F, Gülser C, 2012. Influencing factors and prediction of hydraulic conductivity in fine textured-alkaline soils. Arid Land Research Management 26: 15-31.
  6. Chaudhari PR, Ahire DV, Ahire VD, Chkravarty M, Maity S, 2013. Soil bulk density as related to soil texture, organic matter content and available total nutrients of Coimbatore Soil. International Journal of Scientific and Research Publications 3 (2): 1-8. Demiralay İ, 1993.
  7. Toprak fiziksel analizleri, Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi, Erzurum. Düzgüneş O, Kesici T, Gürbüz F, 1983. İstatistik metodları I. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları:861, Ders Kitabı: 229, Ankara.
  8. Ekberli İ, Dengiz O, 2016. Bazı inceptisol ve entisol alt grup topraklarının fizikokimyasal özellikleriyle ısısal yayınım katsayısı arasındaki regresyon ilişkilerin belirlenmesi. Toprak Su Dergisi 5 (2): 1-10.
  9. Ekberli İ, Dengiz O, 2017. Baz