Farklı arazi kullanım türlerinde sınırlandırılmış su aralığının değerlendirilmesi ve makine öğrenme algoritmalarıyla tahmini

Authors : Pelin ALABOZ, Orhan DENGİZ, Sekan İÇ

Pages : 69-81

Doi:10.33409/tbbbd.1110496

View : 39 | Download : 8

Publication Date : 2022-06-22

Article Type : Research Paper

Abstract :Küresel ısınma ve kuraklık ile suyun önemi artmaktadır. Suyun etkin kullanımı için teknolojik gelişmeler takip edilerek gelecek senaryolar ve tahminler dikkate alınmalıdır. Günümüzde her alanında var olan algoritmalar, teknolojik gelişmeler ile birlikte yaşantımızın merkezi haline gelmiştir. Tarımsal alandaki yeni gelişmelerle ile birlikte makine öğrenme algoritmalarının kullanımları araştırılmaktadır. Bu çalışmada; farklı arazi kullanım türleri üzerindeki insert ignore into journalissuearticles values(orman, mera ve tarım arazisi); toprakların, sınırlandırılmış su aralığı insert ignore into journalissuearticles values(SSA); içeriklerinin belirlenmesi sonucu alandaki sıkışma ve havalanma problemleri değerlendirilmiştir. Ayrıca, SSA’nın farklı makine öğrenme algoritmaları insert ignore into journalissuearticles values(rastgele orman, yapay sinir ağları ve destek vektör makinaları); ile tahmin edilebilirliği dağılım haritaları ile ortaya konmuştur.Tarım yapılan toprakların SSA içerikleri oldukça geniş olup 0.03-0.21 cm3cm-3 aralıklarında değişim göstermiştir. Çalışma alanında incelenen mera topraklarının %43.63’ünde optimum koşullar, % 36’sında havalanma, %14.54’ünde sıkışma, %5.45’inde hem havalanma hem sıkışma problemleri tespit edilmiştir. Orman örtüsü altında toprakların %37.03’ünde optimum koşullar yani yarayışlı su içeriği SSA ya eşit olarak tespit edilmiştir. İncelenen algoritmalar arasında en başarılı tahmin rastgele orman insert ignore into journalissuearticles values(RO); algoritmasıyla elde edilmiştir. RO algoritması ile SSA’nın tahmin edilmesinde RMSE değeri 0.039 cm3 cm-3, olarak belirlenmiştir. RO ile SSA’nın tahmininde kum ve kil en iyi tahmin edici parametre olarak tespit edilmiştir. Elde edilen gerçek ve tahmin değerlerinin dağılım haritalarında en düşük RMSE Simple Kriging yöntemi ile SSA için Spherical ve RO için ise Exponential model olarak belirlenmiştir. Çalışma sonucunda RO algoritması ile SSA ‘nın düşük hata oranı ile tahmin edilebileceği ve dağılım haritalarının oluşturulabileceği ortaya konmuştur. Ayrıca tarım üretimde özellikle fındık arazilerinde dağılım gösteren topraklarda, mera ve orman topraklarına göre daha fazla sıkışma ve havalanma problemlerinin olduğu tespit edilmiştir.
Keywords : Toprak su dinamiği, pedotransfer fonksiyonlar, jeoistatistik

ORIGINAL ARTICLE URL