Eğirdir Bahçe Kültürleri Araştırma Enstitüsü arazisinin toprak etüdü ve bitkiye yarayışlı mikro besin elementi içeriklerinin uzaysal dağılımının haritalanması

EĞĠRDĠR BAHÇE KÜLTÜRLERĠ ARAġTIRMA ENSTĠTÜSÜ ARAZĠSĠNĠN TOPRAK ETÜDÜ VE

BĠTKĠYE YARAYIġLI MĠKRO BESĠN ELEMENTĠ ĠÇERĠKLERĠNĠN

UZAYSAL DAĞILIMININ HARĠTALANMASI

Mesut ALTINDAL Y. Lisans Tezi

Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı Doç. Dr. Hikmet GÜNAL

2011 Her hakkı saklıdır

T.C.

GAZĠOSMANPAġA ÜNĠVERSĠTESĠ FENBĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ

TOPRAK ANABĠLĠMDALI

YÜKSEK LĠSANS TEZĠ

EĞĠRDĠR BAHÇE KÜLTÜRLERĠ ARAġTIRMA ENSTĠTÜSÜ ARAZĠSĠNĠN TOPRAK ETÜDÜ VE BĠTKĠYE YARAYIġLI MĠKRO BESĠN ELEMENTĠ ĠÇERĠKLERĠNĠN UZAYSAL DAĞILIMININ HARĠTALANMASI

MESUT ALTINDAL

TOKAT 2011

Tez yazım kurallarına uygun olarak hazırlanan bu tezin yazılmasında bilimsel ahlak kurallarına uyulduğunu, baĢkalarının eserlerinden yararlanılması durumunda bilimsel normlara uygun olarak atıfta bulunulduğunu, tezin içerdiği yenilik ve sonuçların baĢka bir yerden alınmadığını, kullanılan verilerde herhangi bir tahrifat yapılmadığını, tezin herhangi bir kısmının bu üniversite veya baĢka bir üniversitedeki baĢka bir tez çalıĢması olarak sunulmadığını beyan ederim.

ÖZET Yüksek Lisans Tezi

Eğirdir Bahçe Kültürleri AraĢtırma Enstitüsü Müdürlüğü Arazisinin Toprak Etüdü ve Bitkiye YarayıĢlı Mikro Besin Elementi Ġçeriklerinin Uzaysal

Dağılımının Haritalanması MESUT ALTINDAL GaziosmanpaĢa Üniversitesi

Fen Bilimleri Enstitüsü

Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı DanıĢman: Doç. Dr. Hikmet GÜNAL

Özellikleri açısından benzerlik gösteren toprakların sınırlarının belirlenmesi, onların doğru idare edilebilmeleri için oldukça önemlidir. Sınırların belirlenmesinde kullanılan en eski ve etkin yöntemlerden bir tanesi toprak etüd ve haritalama çalıĢmalarıdır. Eğirdir Bahçe Kültürleri AraĢtırma Merkezi arazilerinin (390 da) detaylı toprak etüd ve haritalanmasının yanında, çeĢitli fiziksel ve kimyasal özellikleri ile birlikte dört temel mikro besin elementinin dağılımlarının jeositatistiksel yöntemler ile haritalanması bu çalıĢmanın temelini oluĢturmaktadır. ÇalıĢma alanında, üç farklı toprak serisi tanımlanmıĢ ve örneklenmiĢtir. Buna ilaveten 50x50 m‟lik gridlere ayrılan çalıĢma alanında, gridlerin köĢe noktalarından 0-30 ve 30-60 cm derinliklerden bozulmuĢ örnekler alınmıĢtır. Kısa mesafedeki değiĢkenliği doğru haritalayabilmek için ara kesitlerden de kısa mesafeli örnekler alınmıĢtır. Tamamı düz ve düze yakın eğimde bulunmalarına rağmen, Kızılçubuk serisinin önemli bir bölümünde drenaj problemi olduğu saptanmıĢtır. Tüm alana ait toprak özelliklerinden çinko (Zn) haricindeki mikro besin elementlerinin bitkiler için yeterli düzeyde olduğu anlaĢılmaktadır. Ortalama yarayıĢlı Zn içeriği 0.71 mg kg-1

ile orta düzeyde görünse de alanda 0.16 mg kg-1 ile 4.20 mg kg-1 arasında değiĢiyor olması, alanın belirli bölgelerinde topraklarda Zn açısından yetersiz lokasyonların olduğunu göstermektedir. Yüzey topraklarında varyasyon katsayısı değerlerine göre pH en az (%2.4), Zn ise en fazla (%83.34) değiĢkenliğe sahip özelliklerdir. Toprak örnekleri yapılan seri ayrımına göre gruplandırıldığında, seri bazında VK değerlerinin tüm alana göre önemli düzeyde azalmaktadır. Özellikle seri ayrımında daha çok dikkate alınan ve ana materyalin bir göstergesi olan tekstür bileĢenlerinin VK değerleri seri bazında daha düĢüktür. Bu durum yapılan seri tasnifinin doğru yapıldığını göstermektedir. Tek yönlü varyans analizi (ANOVA) sonuçları serilerin yüzey topraklarının EC, Fe, Zn ve silt içeriği açısından istatistiksel olarak farklı olmadıklarını göstermiĢtir. Mesafeye bağlı dağılımın haritalanmasında küresel, üssel veya gaussian modellerinden uygun olanları kullanılmıĢtır. ÇalıĢılan özelliklerden büyük çoğunluğu kuvvetli uzaysal bağımlılığa sahiptir (Uzaysal bağımlılıklar <%25). Alanda yarayıĢlı Fe içeriği yeterli olmakla birlikte, konsantrasyonun en düĢük olduğu alanlar drenajın bozuk olduğu topraklara denk gelmektedir. Gübre gibi iĢletme açısından maliyeti yüksek olan girdilerin daha etkin kullanımını sağlayabilmek, besin elementlerinin arazideki dağılımlarını doğru bilmek ile mümkün olabilir. Unutulmamalıdır ki, besin elementlerinin uzaysal

yapılarının tanımlanmaları hem gereksiz gübre kullanımını önlemek için hem de arazilerde sürdürülebilir üretkenliği sağlamak için gereklidir.

Anahtar Kelimeler: Toprak Etüdü, toprak serileri, haritalama birimleri, jeoistatistik, değiĢkenlik, mikro element,

ABSTRACT Master Thesis

Soil Survey of Horticultural Research Institute Fields in Egirdir and Mapping the Spatial Distribution of Plant Available Micronutrients

Mesut ALTINDAL GaziosmanpaĢa University

Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Soil Science and Plant Nutrition

Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Hikmet GÜNAL

Determination of the boundary of different soils which have similar characteristics is important for implementation of appropriate agricultural management practices. Soil survey and mapping methodology is the oldest and the most efficient method to identify soil boundaries. The main focuses of this study were soil survey and mapping of Eğirdir Horticultural Research Institute fields (390 da) and mapping some of soil physical and chemical characteristics particularly four major micro nutrients through geostatistical methods. Three soil series were identified and sampled in the study area. In addition, disturbed soil samples were collected from 0-30 cm and 30-60 cm depths from the corners of 50x50 m grids. In order to better mapping the short distance variability, soil samples were collected from shorter distances then the grid sizes (50 m). Although the slope is even throughout the study area, majority of Kızılçubuk series soils had drainage problem. Micronutrient levels except zinc (Zn) were sufficient for plant growth. The average Zn content was 0.71 mg kg-1 which is considered at moderate level; however Zn content ranged from 0.16 mg kg-1 to 4.20 mg kg-1 that indicates Zn deficiency in some part of the study area. Soil pH was the least variable (%2.4) and the Zn content was the most variable (%83.34) of surface soils. Variation coefficients of many soil properties were lower within the soil series as compared to the whole study area. The CV of soil textural components which are mainly inherited from parent material was particularly lower in soil series. This result is an indication of correct identification of soil series. The results of one way variance analyses (ANOVA) showed that surface of soil series were not different from each other based on electrical conductivity, iron (Fe), Zn and silt contents. One of spherical, exponential and gaussian models was used in mapping the spatial distribution of soil properties. Many of the soil properties had a strong spatial dependency (spatial dependency >25%). Plant available Fe content of soils was adequate and the lowest concentration of Fe contents was occurred in areas with drainage problems. Efficient use of inputs such as fertilizers is possible with the accurate identification of spatial distribution of plant nutrients within the fields. After all, identification of spatial structure is important both to prevent the excessive fertilizers use and also increase the sustainable productivity of fields.

Keywords: Soil survey, soil series, mapping units, geostatistics, variation, micro nutrients.

TEġEKKÜR

Yüksek Lisans eğitimime baĢlamamda ve tez döneminin tüm aĢamalarında büyük emeği olan Sayın Hocam Doç. Dr. Hikmet GÜNAL baĢta olmak üzere doktora öğrencisi Ziraat Yüksek Mühendisi Nurullah ACĠR‟e, Jeoistatistik modellemeleri ve arazi çalıĢmalarında katkısı olan Dr. Fevzi AKBAġ‟a ve yine arazi çalıĢmalarına katılan Ziraat Mühendisi Murat BĠROL‟a;

Tez çalıĢmamın Enstitü‟de yürütülmesini mümkün kılan baĢta Enstitü Müdürümüz Ziraat Yüksek Mühendisi Sayın Enver Murat DOLUNAY olmak üzere Müdür Yardımcısı Ziraat Yüksek Mühendisi Hüseyin AKGÜL‟e, Bitki Besleme ġube ġefi Ziraat Yüksek Mühendisi Kadir UÇGUN‟a, arazi çalıĢmalarında yardımcı olan Ziraat Mühendisi Hasan ASLANCAN‟a Laborant Bilal YALÇIN‟a, iĢçilerimiz Doğan GENCOL ve Muzaffer DOĞAN‟a, ve adını sayamadığım emeği geçen tüm mesai arkadaĢlarıma;

Lisans ve Yüksek Lisans eğitimlerimde benden desteğini esirgemeyen Sevgili eĢim Dilek ALTINDAL‟a ve kızlarım Sıla ile Ecrin‟e çok teĢekkür ederim.

SĠMGELER DĠZĠNĠ

Cu :Bakır Fe :Demir Mn :Mangan Zn :Çinko

DTPA :Dietilentriamin Penta Asetik Asit

KISALTMALAR VK :Varyasyon Katsayısı OM :Organik Madde Kz :Kızılçubuk Serisi Bo :Boğazova Serisi Mü :Mücevre Serisi EC :Elektriksel Ġletkenlik

ĠÇĠNDEKĠLER Sayfa ÖZET………... i ABSTRACT……… iii TEġEKKÜR……… iv SĠMGELER VE KISALTMALAR DĠZĠNĠ………. v ĠÇĠNDEKĠLER... vi ġEKĠLLER DĠZĠNĠ………... vii ÇĠZELGELER DĠZĠNĠ………... ix 1. GĠRĠġ………... 1 2. KAYNAK ÖZETLERĠ……….. 3

2.1. Toprak Etüd Haritalama………... 4

2.1.1. Dünyada Toprak Etüd Haritalama………. 5

2.1.2. Ülkemizde Toprak Etüd Haritalama……….. 6

2.2. Jeoistatistik………... 8

2.2.1. Bölgesel DeğiĢkenlik ve Durağanlık……….. 9

2.2.2. Otokorelasyon……… 10

2.2.3. Uzaysal Bağımlılığın Analizi (Semivariogram)………. 11

2.2.4. Uzaysal Enterpolasyon (Krigleme)……… 17

2.2.5. Ortak-Krigleme……….. 18

2.2.6. Çapraz Değerlendirme……… 19

3. MATERYAL VE METOD……… 21

3.1. Materyal………. 21

3.1.1. ÇalıĢma Alanının Tanımı………... 21

3.1.2. Ġklim………... 21

3.1.3. Jeolojisi ve Jeomorfolojisi……….. 24

3.2. Metod……… 24

3.2.1. Toprak Örnekleme……….. 24

3.2.2. Laboratuvar Analiz Metodları……… 27

3.2.3. Ġstatistiksel Analizler ve Uzaysal (Spatial) Modelleme………. 27

4. ARAġTIRMA BULGULAR ve TARTIġMA………... 29

4.1. Serilerin Tanımlanması ve Profil Özellikleri………... 29

4.1.1. Kızılçubuk Serisi (Kz)……… 31

4.1.2. Boğazova Serisi (Bo)……….. 43

4.1.3. Mücevre Serisi (Mü)……….. 49

4.2. ÇalıĢma Alanı Topraklarının Tanımlayıcı Ġstatistikleri……… 55

4.2.1.Tüm Alana Ait Verilerin Tanımlayıcı Ġstatistikleri ve Ġstatistiksel Analizleri 55 4.2.2. Seri Topraklarının Tanımlayıcı Ġstatistikleri ve Ġstatistiksel Analizleri... 60

4.3. Jeoistatistiksel Modelleme ve Toprak Haritaları………... 67

4.3.1. pH, EC, Kireç ve OM Dağılım Modelleri ve Toprak Haritaları………... 69

4.3.2. Kil, Kum ve Silt Dağılım Modelleri ve Toprak Haritaları………. 81

4.3.3. Fe, Cu, Mn ve Zn Dağılım Modelleri ve Toprak Haritaları………... 88

5. SONUÇLAR ve ÖNERĠLER……… 97

ġEKĠLLER DĠZĠNĠ

ġekil Sayfa

ġekil 2.1. Tipik bir semivariogram ve bileĢenleri……….. 13

ġekil 2.2. Küresel Model………... 15

ġekil 2.3. Üssel Model……….. 15

ġekil 2.4. Gaussian Model……… 16

ġekil 2.5. Lineer Model……… 16

ġekil 2.6. Silli Lineer Model………... 16

ġekil 3.1. Enstitü sınırlarını gösteren uydu görüntüsü………... 22

ġekil 3.2. Isparta iline ait jeoloji haritası………... 25

ġekil 3.3. Isparta ili morfoloji haritası………... 25

ġekil 4.1. ÇalıĢma alanı temel toprak haritası……… 30

ġekil 4.2. Kızılçubuk serisi topraklarında taban suyu ve redoksimorfik özellikler……… 32

ġekil 4.3. Kızılçubuk serisi 1 nolu toprak profili içerisinde mikro elementlerin derinlikle değiĢimi………. 35

ġekil 4.4. Kızılçubuk serisi 1 nolu toprak profili içerisinde pH, EC Kireç ve Organik maddenin derinlikle değiĢimi………... 36

ġekil 4.5. Kızılçubuk serisi 1 nolu toprak içeriğinin tekstür içeriğinin derinlikle değiĢimi………... 37

ġekil 4.6. Kızılçubuk serisi 2 nolu profili………... 38

ġekil 4.7. Kızılçubuk Serisi 2 nolu toprak profili mikro element içeriğinin derinlikle değiĢimi………... 40

ġekil 4.8. Kızılçubuk serisi 2 nolu toprak profili içerisinde pH, EC, Kireç ve Organik maddenin derinlikle değiĢimi……….. 42

ġekil 4.9. Kızılçubuk serisi 2 nolu toprak içeriğinin tekstür içeriğinin derinlikle değiĢimi………... 42

ġekil 4.10. Boğazova serisi toprak profili………. 45

ġekil 4.11. Boğazova serisi toprak profili mikro element içeriğinin derinlikle değiĢimi………... 46

ġekil 4.12. Boğazova serisi toprak profili içerisinde pH, EC Kireç ve Organik maddenin derinlikle değiĢimi……… 47

ġekil4.13. Boğazova serisi toprak profili tekstür içeriğinin derinlikle değiĢimi……… 48

ġekil 4.14. Mücevre serisi toprak profili………... 51

ġekil 4.15. Mücevre serisi toprak profili mikro element içeriğinin derinlikle değiĢimi……… 53

ġekil 4.16. Mücevre serisi toprak profili içerisinde pH, EC kireç ve organik maddenin derinlikle değiĢimi……… 54

ġekil 4.17. Mücevre serisi toprak profili tekstür içeriğinin derinlikle değiĢimi.. 55

ġekil 4.18. pH, EC, Kireç ve OM özelliklerinin yüzey ve yüzey altı topraklarına ait dağılım histogramları………... 70

ġekil 4.19. pH, EC, Kireç ve OM özellikleri yüzey ve yüzey altı toprakları için oluĢturulan Spatial modeller……….. 71

ġekil 4.20. pH, EC, Kireç ve OM özellikleri yüzey ve yüzey altı toprakları için oluĢturulan modellerin doğruluğunu test etmekte kullanılan çapraz doğrulama grafikleri……….. 72

ġekil 4.21. Yüzey toprakları pH içeriğine ait krigleme haritası……….... 77 ġekil 4.22. Yüzey altı toprakları pH içeriğine ait krigleme haritası………. 77 ġekil 4.23. Yüzey toprakları EC(mmhos/cm) içeriğine ait krigleme haritası…… 78 ġekil 4.24. Yüzey altı toprakları EC(mmhos/cm) içeriğine ait krigleme haritası. 78 ġekil 4.25. Yüzey toprakları kireç (%) içeriğine ait krigleme haritası…………. 79 ġekil 4.26. Yüzey altı toprakları kireç (%) içeriğine ait krigleme haritası……... 79 ġekil 4.27. Yüzey toprakları OM (%) içeriğine ait krigleme haritası…………... 80 ġekil 4.28. Yüzey altı toprakları OM (%) içeriğine ait krigleme haritası………. 80 ġekil 4.29. Kil, Kum ve Silt özelliklerinin yüzey ve yüzey altı topraklarına ait

dağılım histogramları………. 82

ġekil 4.30. Kil, Kum ve Silt özellikleri yüzey ve yüzey altı toprakları için oluĢturulan spatial modeller………... 82 ġekil 4.31. Kil, Kum ve Silt özellikleri yüzey ve yüzey altı toprakları için

oluĢturulan modellerin doğruluğunu test etmekte kullanılan çapraz

doğrulama grafikleri……….. 83

ġekil 4.32. Yüzey toprakları Kil (%) içeriğine ait krigleme haritası……… 84 ġekil 4.33. Yüzey altı toprakları Kil (%) içeriğine ait krigleme haritası……….. 85 ġekil 4.34. Yüzey toprakları Kum (%) içeriğine ait krigleme haritası…………. 86 ġekil 4.35. Yüzey altı toprakları Kum (%) içeriğine ait krigleme haritası……... 86 ġekil 4.36. Yüzey toprakları Silt (%) içeriğine ait krigleme haritası……… 87 ġekil 4.37. Yüzey altı toprakları Silt (%) içeriğine ait krigleme haritası……….. 87 ġekil 4.38. Fe, Cu, Mn ve Zn Özelliklerinin yüzey ve yüzey altı topraklarına

ait dağılım histogramları……… 89

ġekil 4.39. Fe, Cu, Mn ve Zn özellikleri yüzey ve yüzey altı toprakları için oluĢturulan spatial modeller………... 90 ġekil 4.40. Fe, Cu, Mn ve Zn özellikleri yüzey ve yüzey altı toprakları için

oluĢturulan modellerin doğruluğunu test etmekte kullanılan çapraz

doğrulama grafikleri……….. 91

ġekil 4.41. Yüzey toprakları Fe (mg kg-1) içeriğine ait krigleme haritası……... 92 ġekil 4.42. Yüzey altı toprakları Fe (mg kg-1) içeriğine ait krigleme haritası… 92 ġekil 4.43. Yüzey toprakları Cu (mg kg-1) içeriğine ait krigleme haritası……... 93 ġekil 4.44. Yüzey altı toprakları Cu (mg kg-1) içeriğine ait krigleme haritası…. 93 ġekil 4.45. Yüzey toprakları Mn (mg kg-1) içeriğine ait krigleme haritası…….. 94 ġekil 4.46. Yüzey altı toprakları Mn (mg kg-1) içeriğine ait krigleme haritası… 94 ġekil 4.47. Yüzey toprakları Zn (mg kg-1) içeriğine ait krigleme haritası……... 96 ġekil 4.48. Yüzey altı toprakları Zn (mg kg-1) içeriğine ait krigleme haritası…. 96

ÇĠZELGELER DĠZĠNĠ

Çizelge Sayfa

Çizelge 2.1. Bazı toprak özelliklerine iliĢkin range değerleri ve uzaysal

bağımlılığı (Mulla ve McBratney, 2001)………. 14 Çizelge 3.1. Eğirdir Ġlçesi uzun yıllar meteorolojik veriler (EMĠ, 2008)……….. 23 Çizelge 4.1. Kızılçubuk serisi 1 nolu profilin tanımlaması………... 33 Çizelge 4.2. Kızılçubuk Serisi 1 nolu profil topraklarının çeĢitli fiziksel ve

kimyasal analiz sonuçları………... 34 Çizelge 4.3. Kızılçubuk serisi 2 nolu profilin topraklarının genel özellikleri…... 39 Çizelge 4.4. Kızılçubuk serisi 2 nolu profil topraklarının çeĢitli fiziksel ve

kimyasal analiz sonuçları………. 40

Çizelge 4.5. Boğazova serisi toprak profilinin tanımlaması……….. 44 Çizelge 4.6.Boğazova serisi profil topraklarının çeĢitli fiziksel ve kimyasal

analiz sonuçları………. 45

Çizelge 4.7. Mücevre serisi toprak profilinin tanımlaması……….... 50 Çizelge 4.8.Mücevre serisi profil topraklarının çeĢitli fiziksel ve kimyasal

analiz sonuçları………. 52

Çizelge 4.9.ÇalıĢma alanında yüzey topraklarının (0-30 cm) tanımlayıcı

istatistik verileri……… 57

Çizelge 4.10.ÇalıĢma alanında yüzey topraklarının (30-60 cm) tanımlayıcı

istatistik verileri……… 58

Çizelge 4.11.ÇalıĢma alanında yüzey topraklarının (0-30 cm) arasındaki

korelasyon testi (N=103)……… ………... 58 Çizelge 4.12.ÇalıĢma alanında yüzey altı topraklarının (30-60 cm) arasındaki

korelasyon testi (N=103)……… ……….... 59 Çizelge 4.13.Kızılçubuk serisi yüzey topraklarının (0-30 cm)tanımlayıcı

istatistiği………... 60

Çizelge 4.14.Kızılçubuk serisi yüzey altı (30-60 cm) topraklarının tanımlayıcı

istatistiği………... 61

Çizelge 4.15.Boğazova serisi yüzey topraklarının (0-30 cm) tanımlayıcı

istatistiği………... 62

Çizelge 4.16.Boğazova serisi yüzey altı topraklarının (30-60 cm) tanımlayıcı

istatistiği……….. 63

Çizelge 4.17.Mücevre serisi yüzey topraklarının (0-30 cm) tanımlayıcı

istatistiği………... 63

Çizelge 4.18.Mücevre serisi yüzey altı topraklarının (30-60 cm) tanımlayıcı

istatistiği………... 64

Çizelge 4.19.ÇalıĢma alanında tanımlanan serilerin yüzey topraklarının (0-30 cm) tek yönlü varyans analizi sonuçları (ANOVA)…… ………… 65 Çizelge 4.20. Serilerin yüzey topraklarına ait toprak özelliklerinin DUNCAN

testi #... 65 Çizelge 4.21. ÇalıĢma alanında tanımlanan serilerin yüzey altı topraklarının

(30-60 cm) tek yönlü varyans analizi sonuçları (ANOVA)………...

66 Çizelge 4.22. Serilerin yüzey altı topraklarına ait toprak özelliklerinin

Çizelge 4.23.Yüzey ve yüzey altı topraklarının pH,EC,Kireç ve OM

özelliklerine ait uzaysal analiz parametreleri………... 69 Çizelge 4.24. pH değerlerine göre toprağın reaksiyon durumu (H. BaĢar, 2001). 74 Çizelge 4.25. Toprakların toplam tuz ile elektriksel iletkenlikleri arasındaki

iliĢki ve bunlara göre toprağın tuzluluk derecesi (H. BaĢar, 2001).. 75 Çizelge 4.26. Toprakların kireç içeriklerine göre sınıflandırılması (H. BaĢar,

2001)………. 75

Çizelge 4.27. Toprakların organik madde içeriği sınıfları (H. BaĢar, 2001)……. 76 Çizelge 4.28.Yüzey ve yüzey altı topraklarının Kil, Kum ve Silt özelliklerine

ait uzaysal analiz parametreleri……… 81 Çizelge 4.29.Yüzey ve yüzey altı topraklarının Fe, Cu, Mn ve Zn özelliklerine

ait uzaysal analiz parametreleri……… 88 Çizelge 4.30. Mikro elementlerin topraktaki yarayıĢlılık seviyeleri (Lindsay ve

1. GĠRĠġ

Nüfusun hızlı bir Ģekilde artması beraberinde hayatın devamının sağlanması için gıda tüketimini de arttırmaktadır. Ġnsanların gıda gereksinimlerini karĢıladıkları en önemli üretim faktörü olan toprakların özelliklerinin bilinmesi ve bu özelliklerine göre üretimde kullanılmaları birim alandan alınacak verimi ve üretimde devamlılığı arttıracaktır.

Toprakların doğal oluĢum süreçleri ve insan aktivitelerinin farklı mekansal ve zamansal ölçeklerde etkilerinin sonucu topraklar değiĢkenlik gösterirler. Bu değiĢkenlik toprak etüd ve haritalama çalıĢmaları ile üretilen değiĢik ölçeklerdeki haritalar vasıtasıyla yansıtılmaktadır. BasılmıĢ temel toprak haritaları ve etüd raporları farklı alanlardaki kullanıcılar tarafından belli amaca yönelik hazırlanan yorum haritaları ve arazi kullanım uygulamalarında kullanılmaktadır (AkbaĢ ve Yıldız, 2004).

Her türlü tarımsal üretimin temelini oluĢturan toprakların etkin ve sürdürülebilir kullanımı için temel özelliklerinin bilinmesi öncelikli gereksinimlerin baĢında yer almaktadır. Tarım topraklarının temel özelliklerinin belirlenerek, bu özelliklere göre hangi kullanım türlerine uygun olduklarının değerlendirilmesi ve herhangi bir kullanım altında tavrının tahmin edilmesi modern tarım için bir zorunluluk olmaktadır. Bu değerlendirme ve ön görüler ıĢığında ideal kullanım ve yönetim teknikleri geliĢtirilebilmekte, yoğun kullanım nedeniyle ortaya çıkabilecek problemler en aza indirilirken birim alandan elde edilecek ürün en yüksek seviyeye çıkarılabilmektedir. Toprakların temel özelliklerini içeren sağlıklı bir envanterin elde olması halinde bu kaynaklar üzerinde yapılacak her türlü planlama sağlıklı temeller üzerine oturacağından üretim maliyetleri düĢecek ve bu kaynaklar sürdürülebilir bir kullanım tekniği ile gelecek nesillere aktarılabilecektir (Akgül ve BaĢayiğit, 2005).

Toprak etüd haritalama sonucu üretilen toprak haritaları çeĢitli kullanıcılar için veri tabanı olarak kullanılmaktadır. Bu veri tabanları çevresel etkilerin modellenmesinde, değiĢik mühendislik dallarında ve doğal kaynakların korunması ve planlanması çalıĢmalarında kullanılmaktadır. Raporların doğruluğu, detay ve içerdiği ilave bilgilerin zenginliği, bu amaçla sonraki kullanımlar için geçerli sonuçlar alınmasını sağlamaktadır (Rogowski ve Wolf, 1994).

Toprakların bitki besin elementi içeriklerinin belirlenmesi tarımsal üretim alanlarının daha doğru bir Ģekilde idare edilmesinde oldukça önemlidir. Bitki besin elementlerinin mesafeye bağlı değiĢimlerinin bilinmesi, bitkilere yarayıĢlılıklarını kontrol eden faktörlerin ve iĢlemlerin analiz edilmesine yardımcı olacaktır (AkbaĢ ve ark., 2009). Mikro besin elementlerinin topraklardaki değiĢkenliklerine etki eden en önemli etkenlerin baĢında da ana materyaldeki değiĢkenlik gelmektedir. Zira ana materyaller mikro besin elementi içeriği açısından oldukça değiĢkenlik gösterirler. Ana materyalin değiĢkenliğinin yanında aynı ana materyalin ayrıĢma derecesindeki farklılık dahi topraklardaki mikro besin elementi içeriğinin ve yarayıĢlılığının farklı olmasına neden olabilmektedir (White ve Zasoski, 1999). Genel anlamda topraklarda bulunan mikro besin elementlerinin yarayıĢlılıkları onların topraktaki toplam konsantrasyonları ile çok uyumlu değildir. Toprak pH‟sı, organik madde içeriği, besin elementlerinin birbirleri ile etkileĢimleri, çevre koĢulları ve yetiĢtirilen bitkinin çeĢidi besin elementlerinin yarayıĢlılığı üzerine çok büyük etki ederler (Sharma ve ark., 2004).

Yapılan bu çalıĢmanın amaçları;

1. Sorumluluk bölgesinde meyveciliğin geliĢtirilmesi ve sorunlarının giderilmesi amacıyla kurulmuĢ olan Eğirdir Bahçe Kültürleri AraĢtırma Enstitüsü Müdürlüğü Merkez arazisinin detaylı toprak etüd ve haritalamasını yaparak toprak sınıflarının belirlemek ve toprak sınırlarını ayırmak;

2. Toprak tekstürü, organik madde, kireç, pH ve EC gibi temel toprak özellikleri ile toprakta bulunan bitkiye yarayıĢlı mikro elementlerin mesafeye bağlı dağılım haritalarını yaparak, arazideki dağılımlarına etki eden faktörleri irdelemek; 3. Seri ve faz bazında hazırlanan toprak haritasında, serilerin homojenliğinin

geleneksel istatistik ve mesafeye bağlı dağılımın modellenmesi ile oluĢturulan bireysel toprak haritalarını kullanarak görsel olarak test edilmesidir.

ÇalıĢma sonunda elde edilen toprak haritaları, AraĢtırma Enstitüsünde yürütülmekte veya yürütülecek olan projelerde deneme parsellerinin oluĢturmasında ve elde edilen sonuçların bölgede benzer toprakların bulunduğu sahalarda uygulanmasında oldukça yararlı olacaktır.

2. KAYNAK ÖZETLERĠ

Topraklar, horizonların organik madde içeriği, renk, tekstür, strüktür, pH, baz doygunluğu ve katyon değiĢim kapasitesi gibi fiziksel ve kimyasal özellikler bakımından farklılık göstermesinden dolayı dikey yönde değiĢiklik göstermektedir (Trangmar ve ark., 1985). Toprakların yatay yönde değiĢkenlik göstermesi ise arazi, iklim ve ana materyaldeki lokal değiĢkenlikten kaynaklanmaktadır. Toprak horizonlarındaki farklılıklar 12 temel toprak ordosu ile tanımlanabilir ve sınıflandırılabilir. Ordo seviyesinde toprak özelliklerindeki değiĢkenlikler genellikle geniĢ mesafelerde yer almaktadır. Fakat bazen toprak özellikleri tek bir ordo sınıfı içerisinde dahi daha kısa mesafelerde önemli değiĢkenlikler göstermektedir. Bu toprak özelliklerinin değiĢkenlikleri ise toprak serisi olarak tanımlanıp, sınıflandırılmaktadır. Toprak serisindeki toprak özelliklerinin değiĢkenliği genellikle topografyadaki değiĢkenliklerden kaynaklandığı düĢünülmektedir (Trangmar ve ark., 1985). Toprak özelliklerinde gözlenen bu tip değiĢkenlikler doğal değiĢkenlikler olarak belirtilmektedir. Matzdorf ve ark. (1975), Malo ve ark. (1974), Hanna ve ark. (1983) ve Malo ve Worcester (1975), arazilerdeki doğal eğim, solum derinliği, toprak tekstürü ve yapısı, yüzey ve iç drenaj, organik madde içeriği, hacim ağırlığı, doymamıĢ hidrolik iletkenlik, bitkilerce alınabilir su, tuzluluk ve toprak verimliliği gibi özelliklerin doğal değiĢiklik gösteren toprak özellikleri olduğunu rapor etmiĢlerdir (Cassel ve ark., 1986).

Toprak değiĢkenliği ya algılama ya da örnekleme ile tahmin edilebilmektedir. Algılama örneklemede, herhangi bir toprak özelliğinin değeri arazinin bütün noktalarında belirlenebilmektedir. Böyle bir örnekleme genellikle uydu veya hava fotoğrafları ile ya da uzaktan algılama teknikleri ile toprak verilerinin toplanmasıyla yapılabilmektedir. Örnekleme ise toprağı tahrip eden örnekleme teknikleri ile önceden belirlenmiĢ noktalar ve derinlikten alınan toprak örneklerine ait analiz sonuçlarının kullanılması ile elde edilen modellemeler ile yapılabilmektedir (Yetgin, 2004).

2.1. Toprak Etüd Haritalama

Ġnsanlar çevresindeki objeleri sistemli bir Ģekilde inceleyebilmek için onları sınıflandırmak eğilimindedir. Çünkü içinde yaĢadığımız ortam sınıflandırma yapmaksızın anlamayacağımız kadar karmaĢık yapıdadır. Bu nedenle bitkiler, hayvanlar, mineraller ve daha binlerce varlık gibi topraklarda sınıflandırılırlar.

KarmaĢık yapıdaki toprakların, ortak yönlerini ortaya çıkararak uygun gruplar içerisine yerleĢtirmek, toprak sınıflamasının temelini oluĢturur. Topraklar gerek oluĢum süreçleri gerekse toprak oluĢumuna neden olan iç ve çevresel özelliklerin becerisi sonucu sürekli bir değiĢim içerisinde bulunurlar ve sonuçta bunlar durağan olmayıp dinamik bir öğe olarak tanımlanırlar.

Topraklar arasındaki fiziksel, kimyasal, mineral bileĢim, yapısal özellik vb. ayrımlı değiĢiklikler, toprakların ayrı ayrı toprak tipleri Ģeklinde belirlenmesinin temel nedenini oluĢtururlar. Bu nedenledir ki, insanlığın toprakla uğraĢtığı ilk günlerden bugüne kadar geçen zaman sürecinde toprakla olan iliĢkilerini daha iyi tanımlamak için sınıflamanın ve ayırmanın ilkelerini oluĢturacak birçok kavramlar üretmiĢlerdir.

Amerika BirleĢik Devletleri Tarım Bakanlığının yayınladığı toprak etüd el kitabı (Soil Survey Manuel, 1993), toprak etüd ve haritalama çalıĢmalarının amaçlarını aĢağıdaki Ģekilde özetlemiĢtir. Bunlar;

1. Toprakların önemli karakteristiklerini bulmak,

2. Toprakların belli toprak tipleri ve diğer sınıflandırma üniteleri halinde sınıflandırmak,

3. Toprak çeĢitleri arasındaki sınırları tespit etmek ve harita üzerinde çizmek,

4. Toprakların çeĢitli ürünler, otlar ve ağaçlara adaptasyon derecelerini; çeĢitli amenajman sistemleri altındaki davranıĢlarını ve prodüktivitelerini, topraklara adapte olmuĢ ürünlerin, amenajman pratiklerinin belli grupları altındaki randımanlarını karĢılaĢtırmak ve tahmin etmektir.

Mevcut tarım topraklarını korumak, bilimsel esaslara göre kullanmak ve verimliliği arttırmak ancak toprakların yakından tanımlanması ve bu tanımlamaya uygun iĢletilmesi ile mümkündür. Toprakların tanınması, tanımlanması özellik ve davranıĢlarının belirlenmesi ancak arazi ve büro çalıĢmaları ve bitki arasındaki korelasyonların

sağlanması, elde edilen sonuçların tarım açısından değerlendirilmesi ile mümkündür. Toprak etüd ve haritalama iĢlemi büro, arazi ve laboratuar çalıĢmalarından oluĢmaktadır. Büro çalıĢması; temel kartografik materyalin hazırlanması, sonuç haritalarının üretilmesi ve raporunun yazılması, arazi çalıĢmaları; toprakların tanımlanması, örneklenmesi ve sınırlarının çizilmesi, laboratuar çalıĢmaları ise; toprakların sahip olduğu özelliklerin analizlerle belirlenmesi iĢlerinden oluĢmaktadır (BaĢayiğit ve Dinç; 2001).

Toprak Etüdleri, toprak çeĢitlerinin bulunmasını, uygulanacak yöntemlere karĢı göstereceği davranıĢların önceden tahmin edilmesini sağlamaktadır. Ayrıca toprakların çeĢitli amenajman sistemleri altında verimliliklerine göre sınıflandırmak ve bitkisel üretim elde etmek veya baĢka amaçlar için kullanıldığı durumlarda davranıĢlarını belirlemek, ancak detaylı toprak etüdleri ile mümkün olmaktadır. Belirli bir yörede bulunan toprak çeĢidinin kendine özgü kullanım biçimi ve isteği vardır. Çünkü toprağın sahip olduğu karakteristikleri ve kalitesi onun davranıĢını etkilemektedir. Karakteristiklerin saptanması sonucu oluĢturulacak toprak haritalan ve bu haritaların yorumlanması ile elde edilecek bilgiler toprakların sahip olduğu kabiliyetlerine göre en iyi derecede verimli bir Ģekilde kullanılmasına olanak sağlayan temel kaynaklardır (Dinç ve ġenol, 1990).

2.1.1. Dünyada Toprak Etüd Haritalama

Toprak çeĢitlerinin ayırt edilip bunlara isimler uygulanması toprak sınıflandırılmasının baĢlangıcı olup böylece bir uygulama daha çok pratik amaçlar için belirli toprak karakteristikleri üzerine kurulmuĢtur. Nitekim Roma‟lı Cato (M.Ö. 234-149) geniĢ peyzaj içersindeki toprakları kulanım durumlarına göre “sulanır bahçe”, “orman arazisi” ve “zeytin arazisi” gibi kategorilere ayırmıĢtır.

Dokuçayev (1890) tarafından toprak biliminin bağımsız yeni bir alan olduğunun açıklanmasından sonra topraklar hakkındaki bilgilerin hızla artıĢı yanı sıra, bunların tarımsal kullanımına iliĢkin isteklerinin de artması, toprakların incelenerek sınıflandırılması ve haritalanmasının daha bilimsel temeller üzerine kurulması zorunluluğunu getirmiĢtir.

A.B.D. Tarım Bakanlığı 1896 yılında “Toprakların iklim ve organik hayatla iliĢkileri”, “Toprakların arazide ve laboratuvarda tekstürlerinin ve bileĢimlerinin incelenmesi” için parasal kaynak sağlamıĢtır. Yine 1899 yılında da bazı eyaletlerinin arazi araĢtırmalarının yanı sıra toprak haritalarının yapılmalarını da gerçekleĢtirmiĢ ve bu program A.B.D.‟ de toprak etüdlerinin baĢlangıcı olmuĢtur.

Yeryüzünün tümünü kapsayan ilk Ģematik toprak haritası 1:50.000.000 ölçekli olarak eski adıyla Sovyetler Birliği olan Rusya‟da “Atlas” adı altında yayınlanmıĢ ve dünya toprakları 25 sınıf içersinde tanımlanmıĢtır.

Paris‟te 1956 yılında yapılan VI. Uluslar Arası Toprak Ġlmi Derneği (ISSS) toplantısında ise yeryüzünün geniĢ bölge topraklarının sınıflandırılması ve bunların aralarındaki iliĢkileri ortaya koyarak gerekli düzenlemeleri yapmak üzere FAO ve UNESCO kuruluĢları görevlendirilmiĢtir. Alınan kararla dünya toprak haritasının 1:5.000.000 ölçekli olması ve daha önce çeĢitli ülkelerde yapılmıĢ olan etüd haritalama çalıĢmalarından yararlanılması kararına varılmıĢtır. Daha sonra birkaç taslak hazırlanarak ilk baskısı 1970 yılında gerçekleĢtirilmiĢtir (FAO-UNESCO, 1974). Bu lejant 1990 yılında yeni toprak sınıflarının eklenmesi ile geniĢletilmiĢtir.

Ġkinci dünya savaĢı sırasında Avrupa kıtasında toprak etüd çalıĢmaları önemli derecede gerilemiĢtir. Buna rağmen Edelman Hollanda‟nın ilk toprak haritasını hazırlamak için arazi çalıĢmalarına devam etmiĢtir.

Topak etüdlerinin yapılmasına esas olmak üzere Ġngiltere‟de Avery (1956), Fransa‟da Aubert (1956) daha çok 1938 Amerikan Sınıflama Sistemini esas alan toprak sınıflandırma sistemleri gerçekleĢtirmiĢlerdir (Dinç ve ġenol, 1997).

2.1.2. Ülkemizde Toprak Etüd Haritalama

Türkiye‟de toprak bilimi çok genç bir bilim kolu olarak ancak 1950 yıllarından sonra çalıĢmalarına baĢlayabilmiĢtir. Ülkede çağdaĢ toprak bilimini kurucusu olan Kerim Ömer Çağlar arkadaĢları ile birlikte EskiĢehir-Alpu, Nusaybin ve Iğdır ovaları topraklarını sınıflandırarak haritalamıĢlardır (Çağlar ark., 1951; 1956; Çağlar ve Hizalan, 1956). Çağlar (1958), Türkiye topraklarını belli baĢlı iklim bölgelerine ayırarak incelemiĢ ve bunları Karadeniz podzolik kıyı toprakları, kuzey orman ve esmer orman

toprakları, kahverengi orman toprakları, kestane rengi topraklar, kızıl topraklar, Akdeniz kızıl toprakları, aluviyaller, esmer step toprakları, esmer kırmızı topraklar ve çorak topraklar Ģeklinde sınıflandırmıĢtır.

Türkiye‟de esas anlamda toprak etüd ve haritalama 1952 yılında FAO‟nun yardımıyla, A.B.D. toprak uzmanı H. Oakes baĢkanlığında Türk uzmanlarından oluĢan bir grupla baĢlamıĢtır. Bu grup istikĢafi bir etüd sonucunda Türkiye‟nin 1:800.000 ölçekli “Türkiye Genel Toprak Haritasını” hazırlamıĢtır. „ Türkiye Toprakları ‟ isimli rapor ve harita çalıĢması 1952-1954 yılları arasında tamamlanmıĢtır. Bu çalıĢmada ülkenin jeolojik ve topoğrafik haritaları (1:200.000) esas alınarak tüm bölgeleri keĢif düzeyinde incelenmiĢ ve her toprak çeĢidini simgelemek üzere alınan toprak örneklerine ait analiz sonuçları verilmiĢtir. Arazi çalıĢmaları 9 ayda bitirilmiĢtir. Bu çalıĢmada haritalama ünitesi olarak 1938 Amerikan sınıflama sisteminin büyük grupları ile bunların eğim, taĢlılık, drenaj ve tuzluluk gibi önemli toprak fazları eklenmiĢtir. Türkiye Toprakları Zonal, Intrazonal, Azonal ordolarına yerleĢtirilmiĢtir. Bu çalıĢma toprak varlığımızı genel düzeyde de olsa ortaya koyan ilk eser olması bakımından oldukça büyük önem taĢımaktadır.

Bu çalıĢmadan sonra 1955 yılında yine Amerikalı toprak uzmanı F. K. Nunns‟ın baĢkanlığında Ankara Toprak ve Gübre AraĢtırma Enstitüsü elemanları tarafından Adana ovasında temel toprak etüdlerine baĢlanmıĢtır. 1:10.000 ölçekli hava fotoğrafları kullanılarak detaylı kademede yapılan bu etüdlerde toprak sınıflamasına tam anlamıyla yer verilmiĢtir. Son önemli uygulama 1968-1970 yıllarında yapılarak rapor ve haritaları yayınlanan Gediz ve Menemen Ovaları temel toprak etüdleridir.

Ülkemizde planlı döneme girildiğinde gerekli görülen kalkınma planlarının yapılabilmesi ve uygulamaya konulabilmesi için baĢta TOPRAKSU olmak üzere diğer ilgili kuruluĢların topraklarımızın tümü hakkında daha ayrıntılı bilgilere olan ihtiyaçlarının artması sonucu 1966 yılında bütün yurt düzeyinin etüdü demek olan Türkiye GeliĢtirilmiĢ Toprak Haritası yapımına baĢlanmıĢtır. Söz konusu harita 1:25.000 ölçekli topoğrafik haritalar kullanılarak ve 2-3 km aralıklarla sondalar yapılarak 5 yıllık bir süreçte 72 toprak etüdçünün arazi çalıĢması sonucunda 1971 yılında arazi çalıĢmaları bitirilmiĢ, sonuç haritası 1:100.000 ölçekli olarak yayınlanmıĢtır. Bu çalıĢma ülkemiz topraklarının o güne kadar yapılan en ayrıntılı

çalıĢması özelliğini taĢımaktadır. Bu çalıĢma sonucunda elde edinilen bilgiler, geçen zaman içerisinde yurt düzeyinde yapılan her türlü tarımsal planlamada ve DPT (Devlet Planlama TeĢkilatı ) tarafından hazırlanan “BeĢ Yıllık Kalkınma Planları “ içerisinde su ve toprak kaynaklarının planlanması için kullanılan temel bilgiler olmuĢtur (Anonim, 2008a).

2.2. Jeoistatistik

Jeoistatistik, George Matheron tarafından Fransa‟da bulunan Centre de MorpHologie Mathematicque‟de geliĢtirilmiĢ, ana amacı bir maden yatağındaki tenör değiĢikliklerini incelemek olan uygulamalı istatistik bilim dalıdır (Dorsel ve La Breche, 1997). Ġlk olarak maden yataklarında örneklenmiĢ bir noktadan örneklenmemiĢ diğer noktalardaki değerleri tahmin için kullanılmıĢtır.

Ġstatistiksel yöntemler, incelenen değiĢkenler arasında bir bağlantı olmadığını varsayarlar ve örneklenen noktaların uzaysal iliĢkileri hakkında bilgi vermemektedirler. Ġstatistiksel teorilerdeki son geliĢmeler, bir noktanın değerini baĢka bir noktadan tahmin etmeyi (enterpolasyonu) en uygun ve tarafsız olarak mümkün kılmaktadır. Wang (1982)‟nin çalıĢmaları bir transekt boyunca elde edilen toprak bilgilerinin tarafsız olarak tahmin edilebildiğini göstermektedir. Bu nedenle toprak bilgilerindeki değiĢkenliğin gerçek mesafeleri araziden rastgele alınan örneklerin bilgilerinden daha iyi tahmin edilmiĢtir (Nash ve ark., 1988).

ÖrneklenmiĢ noktaların uzaysal bağımlılığına bağlı olan tahmin ilk olarak D.G. Krige (1951–1969) tarafından Güney Afrika‟daki maden yataklarında altın rezervini tahmin etmek için kullanılmıĢtır. D.G.Krige bu yöntemlerini Matheron bölgeselleĢtirilmiĢ değiĢkenler teorisinde geliĢtirmiĢ ve genellemiĢtir. Bu teori, uzaysal olarak bağımlı değiĢkenlerin analizi ve örneklenmemiĢ toprakların tahmini için temel yöntemleri düzenlemektedir. Bu iĢlemlerin genel adı Jeoistatistik olarak bilinmektedir. (Webster ve Oliver, 1990).

Birbirine yakın noktalardan alınan örnekler uzak mesafelerden alınan örneklere göre daha benzer özelliklere sahiptirler. (Isaak ve Srivastava, 1989; Trangmar ve ark., 1985). Jeoistatistik yöntemler modelleme (semivariogram) ve uzaysal tahmin (Kriging) olarak

iki aĢamadan oluĢur. Jeoistatistik teknikler çeĢitli toprak özelliklerinin değiĢkenliklerini ifade etmede yaygın olarak kullanılmaktadır (Wu ve ark., 2002).

2.2.1. Bölgesel DeğiĢkenlik ve Durağanlık

Jeoistatistik, bölgesel değiĢkenler, rastlantı değiĢkeni ve durağanlık kavramlarından oluĢur. Bir arazideki toprak özellikleri rasgele değiĢkenlik gösterdiğinde bu değiĢkenlik, bütün araziyi temsil edecek ortalama ve varyans gibi klasik istatistiksel parametreler ile tanımlanabilmektedir. Ancak arazi üzerindeki x gibi bir lokasyon 1, 2 veya 3 boyutlu uzayda bir noktayı belirtmektedir ve her hangi bir toprak özelliği için bu noktanın Z gibi bir değeri bulunmaktadır. Bundan dolayı, arazi üzerindeki x1, x2, x3,…..,x n gibi her bir nokta Z(x1), Z(x2), Z(x3),………,Z(xn) gibi farklı değerlere sahiptir ve bu jeoistatistiğin mantığını oluĢturan bölgeselleĢtirilmiĢ değiĢkenlik olarak tanımlanmaktadır (Trangmar ve ark., 1985; Warrick ve ark., 1986).

Rastlantı değiĢkeni, olasılık dağılım kanunlarına göre değiĢmesi beklenen değiĢkenlerdir. Rastlantı değiĢkeni normal dağılıma ait ortalama ve varyans gibi dağılım parametreleri tarafından karakterize edilir. Bölgesel değiĢken, z(x) Ģeklinde ifade edilir ve bir rastlantı değiĢkenidir. Bölgesel değiĢken z(x) çalıĢma alanındaki bir x lokasyonundaki z rastlantı değiĢkeninin bir gerçekleĢmesidir. ÇalıĢma alanı içinde bölgesel değiĢkene ait değerler, tüm noktalar için dikkate alınırsa rastlantı değiĢkeninin sonsuz kümesinin bir alt kümesi olmaktadır (Trangmar ve ark., 1985).

Bir rastlantı değiĢkeninin z(x) çalıĢma alanındaki beklenen bütün değerler bütün lokasyonlar için aynı ise birinci dereceden durağandır denir ve E





ifade edilir. Burada m aritmetik ortalama değeridir. Bu durumda E





Z(x+h) çiftlerinde tüm çalıĢma alanı boyunca h mesafesine bağlı ise uygulanabilir ve







E h

C( ) ( ) (  ) Ģeklinde ifade edilir. Burada h mesafesi arttıkça C(h) ve uzaysal kovaryans azalır. C(h)‟ın durağanlığı örnek varyansının (S2

) durağanlığına da

iĢaret eder. Uzaysal kovaryans örnekler arası ayrım mesafesi (h) sıfıra yaklaĢtıkça örnek varyansına yaklaĢacaktır (Trangmar ve ark., 1985; Warrick ve ark., 1986).

Bazı durumlarda mesafe ile sabit bir değere ulaĢan bir varyans ve kovaryans tanımlamaz, bu durum trend olayı olarak ifade edilir. Verilerde trend bulunduğunda ikinci dereceden durağanlık uygulanmaz. Bu durumda durağanlığın zayıf formu kabul edilir. Eğer bir veri seti ikinci dereceden durağan ise durağanlığın zayıf formu kuralları aynı zamanda uygulanabilir ancak tersi durum doğru değildir. Durağanlığın zayıf formunda, h‟in tüm vektörleri için varyanstaki artıĢ yani Z(x)Z(xh) değeri sınırlı olmalı ve alandaki örneklerin pozisyonundan bağımsız olmalıdır. Bu durum;









Var      



Ģeklinde ifade edilebilir. Bu değerin yarısı ise semivaryans değerini verir ve semivaryans değeri ayrım mesafesi olarak h vektörüne bağlıdır (Trangmar ve ark., 1985; Webster, 1985; Warrick ve ark., 1986).

2.2.2. Otokorelasyon

Vieira ve ark (1981) otokorelasyonun, uzaysal bir özelliğe ait bir nokta ile aynı özelliğin uzak mesafedeki bir baĢka nokta arasındaki linear iliĢki olduğunu belirtmektedirler (Trangmar ve ark., 1986). Eğer iki nokta arasında ((x) ile (x+h) arasında) iliĢki çok yüksek ise bir nokta diğer noktadan bağımsız değildir. Otokorelasyon aĢağıdaki eĢitlikle ifade edilmektedir.

r(h)=C(h)/S2 (2)

EĢitlik 2‟de,

r(h) :Bir lag veya ayırma mesafesindeki örnekler arasındaki Ortokorelasyon

C(h) :Uzaysal kovarysans (Z(x) ile Z(x+h) için)

S2 :Örnek varyansı‟dır.

Otokorelasyon değerleri (r(h)) lag değerlerine (h) karĢı grafiklendiğinde h=0 mesafesinde r(h)=l değerini alır ve h değerleri artarken r(h) değerleri azalmaktadır. Artık r(h) değerlerinin artmadığı mesafe (a) ise uzaysal olarak bağımlı değiĢken örneklerin mesafesidir (Trangmar ve ark, 1986). Eğer iki nokta birbirine yakın ise,

birbirine uzak olan iki noktadan muhtemelen daha fazla benzer değerlere sahiptirler. Bir kontur ya da posting haritasına bakıldığında, değerlerin rasgele olarak yerleĢmediği, düĢük değerlerin diğer düĢük değerlerin yanında olma eğilimi, yüksek değerlerin ise diğer yüksek değerlerin yanında olma e ği l i m i gösterdikleri görülmektedir (Isaaks ve Srivastava, 1986).

Çoğu yerbilimindeki verilerde uzaysal bağımlılık bulunmaktadır. Otokorelasyon arazide ölçülmüĢ toprak özelliklerinin uzaysal değiĢkenliklerini ve komĢu noktalar arasındaki bağımlılığın derecesini ifade etmek için kullanılmaktadır (Vieira ve ark., 1981). Bu bilgiler uzaysal i l i Ģ ki l i olan araĢtırmalar için maksimum örnekleme mesafesini belirtmekte ve toprak örnekleme Ģeklini belirleyebilmektedir (Trangmar ve ark., 1987).

2.2.3. Uzaysal Bağımlılığın Analizi (Semivariogram)

Modelleme ile elde edilen verilerden “nugget”, sıfıra yakın mesafedeki (h) semivaryansın ( (h)) pozitif bir değeri olarak ifade edilir. Bu değer, örnekleme hatalarının varyansı ve minimum örnekleme mesafesinden daha kısa mesafedeki uzaysal varyansı yansıtan atık (residual)‟tır. Range (A), sill değerine ulaĢıldığı andaki mesafenin değeridir. Range değerinden daha geniĢ bir mesafede birbirlerinden ayrılan örnekler uzaysal olarak bağımsız kabul edilirler. Çünkü farkların tahmin edilen semivaryansları ayrım mesafesinin dıĢında geçersiz olacaktır (Li ve Heap, 2008). Eğer sill/nugget oranı 1‟e yakın ise değiĢkenliğin çoğu uzaysal olarak bağımlı değildir (Hartkamp ve ark., 1999). Range değeri uzaysal enterpolasyon metodlarında araĢtırma penceresinin geniĢliği hakkında bilgi vermektedir (Burrough ve McDonnel, 1998). Bölgesel değiĢkenlikler kavramı ve durağanlık otokorelasyon ve semivariogramlar kullanılarak yapılan uzaysal bağımlılığın analizi için teorik temel sağlamaktadır. Semivariogram kullanılarak uzaysal yapısının belirlenmesi durağanlığın zayıf formunun kabullenmesi ile yapılabilir. Semivariogram analizi ile lokal tahmin (kriging) için açıklayıcı ve gerekli parametreler elde edilir. Ġkinci derecen durağanlık geçerli ise semivaryans γ(h) varyans (S2

) ile iliĢkilendirilebilir ve bu iliĢki γ(h)= S2-C(h) Ģeklinde

ifade edilir.

Semivaryans, rastlantı fonksiyonu X‟in uzaysal olarak bağımlı bileĢenini tanımlar. Herhangi bir çalıĢma alanındaki iki lokasyon arasındaki semivaryans sadece iki

lokasyon arasındaki ayrım mesafesine ve yöne bağlı olup coğrafik pozisyona bağlı değildir. Bu varsayım temel alınarak her bir ayrım mesafesi için (lag) semivaryans değeri tahmin edilebilir. Semivaryans değeri, her bir h ayrım mesafesindeki tüm gözlemler arasındaki farkın karesinin ortalaması alınarak hesaplanır. Bu ifade aĢağıdaki Ģekildedir.







h : x ile x+h arasındaki ayırma mesafesi

Z(x) ve Z(x+h) : x ile x+h bölgelerindeki bölgeselleĢtirilmiĢ değiĢkenlerin

ölçülmüĢ değerleri

N(h) : h ayırma mesafesindeki çift sayısını belirtmektedir.

Belli bir yöndeki semivaryans değerleri genellikle h mesafe değerlerine karĢı grafikle gösterilir. Bu Ģekilde oluĢturulan grafiğe semivarioram ve deneysel semivariogram denilir. Semivariogramlar krigleme ile bölgesel tahmin için ihtiyaç duyulan sill, range (etki aralığı) ve nugget parametrelerinin belirlenmesini sağlar. Semivariogramda, ayırma mesafesi (lag değeri ) arttıkça semivaryans değeride artmaktadır ve bir noktadan sonra sabit bir değere ulaĢmaktadır. Bu sabit değere ulaĢtığı noktadaki değere sill değeri denilmektedir. Bu sill değerine karĢılık gelen mesafe ise range (etki aralığı) olarak ifade edilir ve uzaysal bağımlılığın mesafesini ifade eder. Durağan veri setlerinde sill değeri örnek varyans (S2_{) değerine oldukça yakındır. Range değerinden daha büyük ayırma} mesafesinde örnekler artık uzaysal olarak iliĢkili değillerdir, bu değerden sonra örnek arasındaki değiĢkenlik sill değeri varyans değerine ulaĢtığı için değiĢkenlik rasgele bir Ģekil almaktadır. Range değeri aynı zamanda kriging enterpolasyonu için seçilecek komĢu örneklerin maksimum yarıçapını tanımlamaktadır.

ġekil 2.1. Tipik bir semivariogram ve bileĢenleri

Ġdeal olarak deneysel semivariogram örneklerin ayrım mesafesi sıfıra yaklaĢtıkça orjinden geçmek zorundadır. Bununla birlikte bir çok toprak özelliği h değeri sıfıra yaklaĢtıkça sıfır olmayan semivaryans değerleri göstermektedir. Bu varyans değerleri nugget varyans veya nugget etki olarak adlandırılır. Nugget varyans açıklanamayan veya rastgele varyanstır ve genellikle ölçüm hatası veya çalıĢmada hesap edilemeyen küçük değiĢikliklerden kaynaklanmaktadır. Durağan veriler için nugget varyansın kovaryans ile toplamı yaklaĢık olarak sill veya örnek varyansına eĢittir. Toprak özelliklerinin nugget varyanasları değiĢik değerler almaktadır. Yüzde nugget oranın sıfır olması ölçüm hatası ve kısa mesafede değiĢimin oluĢmadığını gösterir (Trangmar ve ark., 1985; Webster, 1985; Warrick ve ark., 1986; Goovaerts, 1999; Mulla ve McBratney, 2000).

Mulla ve McBratney, (2001)'in bildirdiklerine göre en uygun örnekleme mesafesi range'in 1/4'ünden 1/2'sine kadar olması tercih edilmektedir (Flatman ve Yfantis, 1984). Jury (1986), Warrick ve ark., (1986), Wollenhaupt ve ark., (1997) ve McBratney ve Pringle (1997) tarafından belirtilen bazı toprak özelliklerine ait range değerleri Çizelge 2.1‟de görülmektedir (Mulla ve McBratney, 2001).

Çizelge 2.1. Bazı toprak özelliklerine iliĢkin range değerleri ve uzaysal bağımlılığı (Mulla ve McBratney, 2001)

Toprak özelliği Range(m) Uzaysal bağımlılık

DoymuĢ hidrolik iletkenlik 1-34 Kısa mesafe

% Kum 5-40 Kısa mesafe

DoymuĢ su içeriği 14-79 Kısa-orta mesafe

Toprak pH'sı 20-260 Kısa-uzun mesafe

Bitki verimi 70-700 Orta-uzun mesafe

Toprak nitrat içeriği 40-275 Orta-uzun mesafe

Toprak alınabilir K 75-428 Orta-uzun mesafe

Toprak alınabilir P 68-260 Orta-uzun mesafe

Organik madde içeriği 112-250 Uzun mesafe

Semivariogram hesaplamalarında sadece örnek çiftleri arası mesafe dikkate alınırsa izotropik semivariogramlar, hem mesafe hem de yön dikkate alınacak olursa anizotropik semivariogramlar elde edilir. Anizotropik semivariogramlara aynı zamanda yönsel semivariogramlarda denilir ve kullanılan bilgisayar programının özelliğine göre beli açılar için hesaplanabilir. Jeoistatistik paket programları genellikle 0o

45o, 90o ve 135o yönlerini kullanmaktadır (Trangmar ve ark., 1985; Webster, 1985; Warrick ve ark., 1986; Goovaerts, 1999; Mulla ve McBratney, 2000).

Hesaplanan deneysel semivariogram değerleri mesafeye karĢı grafiklendikten sonra bu değerleri en iyi temsil edecek olan teorik semivariogram modelleri seçilir. Semivariogram modellerinden en çok kullanılanları küresel, üssel, gaussian, linear ve silli linear modellerdir. (Trangmar ve ark., 1985; Webster, 1985; Warrick ve ark., 1986; Isaak ve Srivastava, 1989; Goovaerts, 1999; Mulla ve McBratney, 2000; GS+, 2000). En yaygın kullanılan modellerden biri linear model olup orijine yakın küçük ayrım mesafelerinde linear davranıĢ gösterir. Daha yüksek mesafelerde ise düzleĢerek bir sill değerine ulaĢır.







h



a

C

Co

h

)





(



h



a

ġekil 2.2. Küresel Model

Üssel model‟de, sill değerine asimtotik bir Ģekilde ulaĢılır ve bu modelde range değeri sill değerinin % 95‟ine karĢılık gelen değer olarak kabul edilir. Üssel model küresel modelde olduğu gibi orijinde lineer davranır fakat semivaryans değerlerinde hızlı bir yükseliĢ görülür. Bu nedenle üssel modelin orijinden lineer yükseliĢi küresel modele göre daha diktir. Sill değerine ulaĢma daha yavaĢ olmaktadır.

ġekil 2.3. Üssel Model





)

(h CoC  h a₁



Özellikle kısa mesafelerde daha fazla süreklilik gösteren veri setlerinde ise Gaussian model daha uygundur. Bu modelde de sill değerine asimtotik Ģekilde ulaĢılır. Bu nedenle bu model içinde range değeri sill değerinin %95‟ine karĢılık gelen değerdir. Bu model orijinde parabolik bir davranıĢ gösterir.











ġekil 2.4. Gaussian Model

Lineer modelde sill değerine ulaĢılmaz fakat silli lineer modelde sill değerine kadar lineer bir artıĢ olur.

ġekil 2.5. Lineer Model





















h



a

C

Co

h

)





(



h



a

2.2.4. Uzaysal Enterpolasyon (Krigleme)

Krigleme, semivariogramın yapısal özelliklerini ve örneklenmiĢ noktaları kullanarak örnek alınmamıĢ lokasyonlardaki bölgeselleĢtirilmiĢ değiĢkeni optimum ve tarafsız olarak tahmin eden bir tekniktir. Krigleme, bilinen değerlerin ağırlıklı ortalaması alınarak yapılan, bilinen en doğrusal tahmin metodudur. (Trangmar ve ark., 1986). Krigleme diğer linear enterpolasyon metotlarından daha tarafsız tahmin sağlamaktadır. Çünkü enterpolasyon veya krigleme edilmiĢ değerler, tahmin edilen değerin varyansını minimum yapan eĢ i t l i kt en hesaplanmaktadır (Mulla ve McBrantney, 2001). Matematiksel ifadesi;





z

x

x

z

)

(

)

(



Z(xo) : xo noktasında değeri bilinmeyen fakat enterpolasyon ile bulunacak değer,

Z(xi) : xo noktasındaki değerin tahmininde kullanılacak komĢu değerler,

λi : Bu verilere atanacak ağırlıkları ifade eder.

Kriging tahmininde kullanılacak olan noktalardaki (xi) (i=1,….n)değiĢkenin değerleri

bellidir ve istenilen sayıda değer tahminde kullanılır. Tahminde kullanılacak değerlere atanacak olan ağırlıklar modellenmiĢ olan semivariogram değerleri kullanılarak hesaplanır. Ağırlık değerlerinin toplamı 1‟e eĢittir. Önemli derecede nugget etkiye sahip olmayan ve kuvvetli uzaysal strüktüre sahip veriler ile yapılan krigleme tahminleri diğer bütün enterpolasyon metodlarına göre daha doğru sonuç vermektedir. Krigleme tahmin metodunun diğer tahmin metodlarına göre en önemli avantajlarından biri de tahmin yapılan noktadaki varyans değerinin hesaplanabilmesi yani tahmin güvenirliliğinin verilebilmesidir (Mulla ve Mcbratney, 2000; Tercan ve Saraç, 1998).

Farklı uzaysal değiĢkenlik koĢulları ve değiĢik amaçlar için kullanılmak üzere farklı krigleme Ģekilleri geliĢtirilmiĢtir. DeğiĢkenin tek bir noktadaki değerinin tahmin edilmesinde Ordinary krigleme metodu, belirli bir alana ait değerlerin tahmin edilmesinde Blok krigleme metodu, veriler lognormal dağılım gösterdiğinde Disjunctive krigleme metodu, verilerde bir trend olduğunda Universal krigleme

metodu, belirli bir sınır değerler üzerinde veya akında kalan değerler olduğunda ise indikatör krigleme metodu kullanılmaktadır (AkbaĢ, 2004).

2.2.5. Ortak- Krigleme (Co-kriging)

Ortak-krigleme iki değiĢkene iliĢkin uzaysal değiĢim bilgisini kullanan bir enterpolasyon tekniğidir. Herhangi bir özelliğin uzaysal dağılımı benzer uzaysal olaylar tarafından etkilenmiĢ bir baĢka özellikle çok yakın iliĢkili olabilir. Böyle özellikler ortak -bölgeselleĢtirilmiĢ veya biri diğerine uzaysal olarak bağımlı özellikler olarak adlandırılmaktadır. Ortak-krigleme böyle uzaysal olarak iliĢkili iki özelliğin uzaysal değiĢim bilgisini kullanarak özelliklerden birinin uzaysal yapısının tahminini sağlamaktadır. Ortak-krigleme genellikle ölçümü zor ve pahalı olan bir özelliğin değerini tahmin etmek amacıyla kullanılmaktadır (Vieira ve ark; 1981; Trangmar ve ark., 1986; Isaaks ve Srivastava; 1989; Mulla ve McBratney, 2001).

Ortak-krigleme teknikleri, yoğun örneklenmiĢ bir özelliğin uzaysal bağımlılığını kullanarak daha seyrek örneklenmiĢ bir özelliğin uzaysal bağımlılığını tahmin ederken, her iki özelliğin semivariogram modellerine [γ1(h) ve γ2(h)] ve bu özellikler arasındaki uzaysal bağımlılığı tanımlayan çapraz-semivariogram modeline [γ12(h)] ihtiyaç duymaktadır. Çapraz-semivariogram aĢağıda belirtilen eĢitlikten hesaplanmaktadır (Mulla ve McBratney, 2001).



















1

/

2

N

(

h

)

Z

1

(

x

)

Z

1

(

x

h

)

.

Z

2

(

x

)

Z

2

(

x

h



N(h) : h ayırma mesafesindeki çift sayısı,

H :x ile x+h arasındaki ayırma mesafesi (lag),

Z1(x) ve Z1(x+h) : Birinci özelliğin x ve x+h bölgelerindeki ölçüm

değerleri,

Z2(x) ve Z2(x+h) : Ġkinci özelliğin x ve x+h bölgelerindeki ölçüm

değerlerini belirtmektedir.

Ortak-krigleme, krigleme gibi her iki özelliğe ait ağırlık parametresini kullanarak daha seyrek örneklenmiĢ özelliğin örnek alınmamıĢ noktalardaki değerlerini aĢağıda verilen eĢitlikle tahmin edebilmektedir.





Z1(0) : Birinci değiĢkene ait tahmin edilen değer,

Z1(x) : Birinci değiĢkenin x bölgesindeki ölçülmüĢ değeri, W1(x) : Birinci değiĢkenin x bölgesindeki ağırlığı,

Z(2y) : Ġkinci değiĢkenin y bölgesindeki ölçülmüĢ değeri,

W(2y) : Ġkinci değiĢkenin y bölgesindeki ağırlığını ifade etmektedir.

Ortak-Krigleme point krigleme veya blok krigleme için kullanılabilmektedir. Ortak krigleme sistemleri tahmin yapılacak bölgede hem birinci özelliğe ait hem de ikinci özelliğe ait en az bir ölçülmüĢ değere ihtiyaç duymaktadır. Eğer birinci ve ikinci özelliğe ait bütün örnekleme yerleri aynı ise, ortak-krigleme ile elde edilen tahminlerle birinci özelliğe ait krigleme ile elde edilen tahminler aynı olacağından bu durumda ortak-kriglemeye ihtiyaç duyulmayacaktır (Yetgin, 2004).

2.2.6. Çapraz Değerlendirme

Çapraz değerlendirme ölçülen değerler ile bu ölçülen değerlerin krigleme ile tahmin edilmesiyle bulunan değerleri arasındaki iliĢkiyi vermektedir. Çapraz değerlendirme farklı ağırlıklı uygulamalar arasında, farklı araĢtırma stratejileri hakkında veya farklı variogram modelleri arasında seçim yapma Ģansı tanımaktadır. Ölçülen değerler ile tahmin edilen değerler arasındaki karĢılaĢtırma bize tahminin doğruluğu hakkında fikir vermektedir. Çapraz değerlendirme sonucu ölçülen değerler ile tahmini değerlerin farkı hatayı vermektedir. Çapraz değerlendirme hataları önemli uzaysal bilgiler içermektedir. Çapraz değerlendirme sonucu bulunan hatalarının baĢarılı bir uzaysal dağılım çalıĢması, tahmin uygulamalarının son aĢamasında tahminlerin zayıf kaldığı bölgeler hakkında fikir vermektedir. Böyle bir fikir özel durum geliĢtirilmesini mümkün kılmaktadır. Çapraz değerlendirme, son tahmin hesapları yapılmadan önce hazırlık adımı olarak kullanılmaktadır (Isaaks ve Srivastava, 1989).

Çapraz değerlendirme uygulamalarında, tahmin metodu gerçek örneklerin lokasyonlarında test edilmektedir. Bilinen bir lokasyondaki örnek değer, örnek veri setinden yok sayılır. Aynı lokasyondaki değer geri kalan örnek değerler kullanılarak tahmin e d i l i r. Daha sonra örnek setinden ilk uzaklaĢtırılan değer ile ölçülen değeri karĢılaĢtırılabilir. Bu uygulama bütün örnek değerleri için yapılmaktadır. Ölçülen değer ile tahmini değerin sonuçları klasik istatistik yöntemler kullanılarak karĢılaĢtırılabilir.

Hataların ortalaması sıfır ve varyansı 1‟e eĢit olmalıdır. Yani hatalar normal dağılım göstermelidir. Hata kareler ortalaması ne kadar düĢük ise tahminin o derece baĢarılı olduğu kabul edilir (Isaaks ve Srivastava, 1989).

Çapraz değerlendirme sonucunda ölçülen değerler ile tahmin edilen değerler arasındaki korelasyon katsayısının yapılan tahminin baĢarısının bir ölçüsüdür. Korelasyon katsayısı ne kadar yüksek olursa yapılan tahmin o kadar geçerli olmaktadır (Trangmar ve ark., 1986).

3. MATERYAL ve METOD 3.1. Materyal

3.1.1. ÇalıĢma Alanının Tanıtımı

Eğirdir ilçesi, kuzeyden Yalvaç ve Gelendost ilçeleri, doğudan ġarkikaraağaç ve Aksu ilçeleri, güneyden Sütçüler ilçesi, güneybatıdan Burdur ili, batıdan Isparta merkez ve Atabey ilçeleri ile kuzeybatıdan Senirkent ilçesiyle komĢudur. Yüzölçümü 1414 km2

dir. Ġlçenin kuzey kesiminde oldukça büyük bir alanı kaplayan Eğirdir Gölü ile göl alanını Isparta çöküntü alanından ayıran dağlar, yüzey Ģekillerinin esasını oluĢturur. Kuzeybatıda Barla Dağı (2799 m.) batıda Davras Dağı (2635 m.) doğuda ise, bu kesimi kuzey-güney doğrulusunda kesen Dedegül Dağı (2992 m) yer alır. Eğirdir Gölü'nün büyük bir bölümü ile Kovada Gölü'nün tümü ilçe sınırları içersinde yer almaktadır. Ovalar gittikçe geniĢleyerek Eğirdir Gölü'ne dökülen derelerin vadi tabanlarında toplanmıĢtır (Anonima, 2011).

Enstitü 1952 yılında Eğirdir Fidanlık Müdürlüğü olarak kurulmuĢ olup 1986 yılına kadar (Ziraat Meslek Lisesi, Bahçe Kültürleri Ġstasyonu ve Üretme Ġstasyonu) gibi muhtelif isim ve görevlerle faaliyetine devam etmiĢtir. 04.05.1994 tarihinden önce ılıman iklim ve meyve fidan üretimi ile görevli iken aynı tarihli Bakanlık Oluru ile "Eğirdir Bahçe Kültürleri AraĢtırma Enstitüsü Müdürlüğü"ne dönüĢtürülerek Tarımsal AraĢtırmalar Genel Müdürlüğüne bağlanmıĢ ve Ilıman iklim meyve fidanlarını üretmek yanında bu meyve türleri ile ilgili araĢtırmalar yapmakla görevlendirilmiĢtir. Enstitü arazileri Eğirdir-Kovada Gölleri arasında Boğazova olarak adlandırılan vadi üzerindedir. Enstitü 507 dekar merkez, 564 dekar Serpil iĢletmesi olmak üzere toplam 1071 da araziye sahiptir. Merkez iĢletme Eğirdir Ģehir merkezinden 7 km, Serpil iĢletmesi ise merkez iĢletmeye 10 km. uzaklıktadır (Anonim, 2011b).

3.1.2. Ġklim

AraĢtırma alanı; Akdeniz, Ege ve Ġç Anadolu bölgeleri arasında yer alan, iklim, bitki örtüsü ve ulaĢım bakımından geçit alanı oluĢturan Göller Yöresinin Isparta-Eğirdir alt yöresindedir. Bu bölge Akdeniz iklim bölgesi ile Ġç Anadolu iklim bölgesi arasında bir geçiĢ iklimine sahiptir. Özellikleri yönünden Ġç Anadolu iklimine daha yakın olmakla beraber Eğirdir yöresi ekstrem sıcaklıkların fazla yaĢanmadığı bir bölgedir.

ġekil 3.1. Enstitü sınırlarını gösteren uydu görüntüsü

Bu durum Eğirdir gölünün iklimi yumuĢatıcı etkisine ve bölgede oransal nemin Göller yöresinin diğer bölgelerine göre daha fazla olmasına bağlanabilir (Çepel, 1988). Eğirdir ilçesinin deniz seviyesinden ortalama yüksekliği 918 metredir. Ġlçe, iklim bakımından Akdeniz ve Ġç Anadolu iklimleri arasında bir geçiĢ alanında yer almaktadır. Bu iklim tipine bağlı olarak, ilçede ne Akdeniz'in yağıĢlı, ne de Ġç Anadolu'nun kurak iklimi söz konusudur. Yıllık sıcaklık ortalaması 12,2°C ve yıllık yağıĢ ortalaması ise 771.3 mm civarındadadır (Çizelge 3.1). Toprak nem kontrol kesitindeki ortalama sıcaklık 15 ºC civarında olan bölge topraklarının toprak sıcaklık rejimi Mesic‟tir.

Çizelge 3.1. Eğirdir Ġlçesi uzun yıllar meteorolojik veriler (Anonim, 2008b)

Meteorolojik Parametre/Ay I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII Yıllık Ortalama Sıcaklık (°C) 1.9 2.7 6.0 10.8 15.8 20.6 23.8 23.2 18.5 13.0 7.0 3.4 12.2 En Yüksek Sıcaklık (°C) 13.9 16.9 26.3 27.5 31.7 36.0 36.9 35.8 33.5 29.9 22.6 18.8 36.9 En DüĢük Sıcaklık (°C) -14.4 -14.9 -14.2 -5.0 1.7 5.5 8.9 8.2 2.5 -2.3 -9.0 -12.0 -14.9 En DüĢük Top.Üst. Min. Sıc -18.0 -17.2 -17.1 -7.5 -1.4 3.5 6.4 5.2 -1.0 -4.3 -11.8 -16.0 -18.0 Ortalama Nisbi Nem (%) 77.0 73.6 69.2 66.2 63.3 57.1 53.6 56.4 60.5 68.0 74.7 78.1 66.5 Aylık Toplam YağıĢ Miktarı (mm) 110.2 109.2 89.9 81.1 47.6 18.9 10.8 8.7 17.5 45.6 90.6 141.1 771.3 Günlük En Çok YağıĢ Miktarı (mm) 76.2 92.7 71.2 56.8 46.5 34.7 29.3 33.3 40.1 106.5 80.6 141.9 141.9 Ortalama 5 cm Toprak Sıcaklığı (°C) 2.4 3.4 7.4 12.9 19.6 25.9 29.8 28.9 23.0 15.6 8.0 4.0 15.1 Ortalama 10 cm Toprak Sıcaklığı (°C) 3.1 3.8 7.6 12.9 19.3 25.2 28.8 28.3 23.2 16.2 8.8 4.6 15.2 Ortalama 20 cm Toprak Sıcaklığı (°C) 3.4 3.8 7.2 12.2 18.3 23.9 27.6 27.4 23.0 16.6 9.5 5.2 14.8 Ortalama 50 cm Toprak Sıcaklığı (°C) 5.5 5.3 7.7 16.8 16.8 21.9 25.9 26.5 23.5 18.4 12.0 7.7 15.7 Ortalama 100 cm Toprak Sıcaklığı (°C) 8.4 7.5 8.5 11.0 14.6 18.7 22.4 24.0 22.9 19.3 15.0 11.0 15.3