Predicting soil properties using topographic and climatic variables
Künye
Yener, İ. , Küçük, M. & Göktürk, A. (2021). Predicting Soil Properties Using Topographic and Climatic Variables . Kastamonu University Journal of Forestry Faculty , 21 (3) , 252-267 . DOI: 10.17475/kastorman.1049347Özet
Aim of study: The present study aimed to model soil physical and chemical properties through multiple
linear and regression tree techniques.
Area of study: The study area is located between 41,07 – 41,33 N latitude and 41,74 – 42,27 E longitude in
Artvin, which is in the Colchis part of the Black Sea Region of Turkey.
Material and methods: The multiple linear regression and regression tree models were used to predict soil
properties using topographic and climatic features as independent variables. Besides, the relationships between
soil properties and independent variables were determined by Pearson correlation.
Main results: The study results revealed that model accuracy by regression tree generally was higher than
those of multiple linear regression. Up to 56% and 59% of the variance in soil properties was accounted for by
multiple linear regression and regression tree, respectively. The easting, northing, elevation, and minimum
temperature parameters were key drivers of both models. Increasing soil depth significantly increased the pH
and reduced the organic carbon, total nitrogen, and carbon/nitrogen ratio.
Highlights: Topographic and climatic variables accounted for Up to 59% and 56% of the variance in soil
properties such as texture, pH, organic carbon, total nitrogen, and carbon/nitrogen ratio by regression tree and
multiple linear regression techniques. The most influential factors on soil properties were the minimum
temperature, latitude, actual
evapotranspiration, mean temperature, distance to the ridge, and radiation index. Çalışmanın amacı: Bu çalışma ile toprağa ilişkin bazı fiziksel ve kimyasal özelliklerin çoklu doğrusal
regresyon ve regresyon ağacı tekniklerinden yararlanılarak modellenmesi amaçlanmıştır.
Çalışma alanı: Çalışma alanı Karadeniz bölgesinin kolşik kesiminde yer alan Artvin ili sınırları içerisinde
ve 41,07 – 41,33 K enlemleri ile 41,74 – 42,27 D boylamları arasında bulunmaktadır.
Materyal ve yöntem: Toprak özelliklerinin tahmin edilmesinde çoklu doğrusal regresyon ve regresyon
ağacı modelleri kullanılırken, toprak özellikleri ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişki ise Pearson
korelasyonu ile belirlenmiştir.
Temel sonuçlar: Regresyon ağacı modellerinin doğruluğu çoklu doğrusal regresyon modellerininkine göre
daha yüksek bulunmuştur. Toprak özelliklerindeki değişimin en fazla %56 ile %59’luk bir kısmı sırasıyla
doğrusal regresyon ve regresyon ağacı modelleri ile açıklanabilmiştir. Her iki model için de en önemli
değişkenler boylam, enlem, yükselti ve en düşük sıcaklık olarak belirlenmiştir. Toprak derinliğinin artmasına
bağlı olarak pH anlamlı bir şekilde artarken, organik karbon, toplam azot ve karbon/azot oranı azalmıştır.
Araştırma vurguları: Regresyon ağacı modelleri toprak özelliklerindeki değişimi %59’a varan bir oranda,
doğrusal regresyon modelleri ise %56’ya varan bir oranda açıklamıştır. Toprak özelliklerini tahminde en
belirleyici değişkenler en düşük sıcaklık, enlem, gerçek evapotranspirasyon, ortalama sıcaklık, sırta olan
uzaklık ve radyasyon indeksi olarak belirlenmiştir