Predicting soil properties using topographic and climatic variables
| dc.authorid | 0000-0001-6998-9791 | en_US |
| dc.authorid | 0000-0002-0954-2581 | en_US |
| dc.authorid | 0000-0001-8093-7896 | en_US |
| dc.contributor.author | Yener, İsmet | |
| dc.contributor.author | Küçük, Mehmet | |
| dc.contributor.author | Göktürk, Aşkın | |
| dc.date.accessioned | 2022-02-14T11:31:28Z | |
| dc.date.available | 2022-02-14T11:31:28Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.department | AÇÜ, Orman Fakültesi, Orman Mühendisliği Bölümü | en_US |
| dc.description.abstract | 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. | |
| dc.description.abstract | 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 | |
| dc.identifier.citation | 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.1049347 | en_US |
| dc.identifier.doi | 10.17475/kastorman.1049347 | |
| dc.identifier.endpage | 267 | en_US |
| dc.identifier.issue | 3 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 252 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11494/3720 | |
| dc.identifier.volume | 21 | en_US |
| dc.identifier.wosquality | N/A | |
| dc.indekslendigikaynak | Web of Science | |
| dc.institutionauthor | Yener, İsmet | |
| dc.institutionauthor | Küçük, Mehmet | |
| dc.institutionauthor | Göktürk, Aşkın | |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | Kastamonu Üniversitesi | en_US |
| dc.relation.ispartof | Kastamonu University Journal Of Forestry Faculty | |
| dc.relation.publicationcategory | Makale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Forest | en_US |
| dc.subject | Modeling | en_US |
| dc.subject | Multiple linear regression | en_US |
| dc.subject | Regression tree | en_US |
| dc.subject | Orman | en_US |
| dc.subject | Modelleme | en_US |
| dc.subject | Çoklu doğrusal regresyon | en_US |
| dc.subject | Regresyon ağacı | en_US |
| dc.title | Predicting soil properties using topographic and climatic variables | en_US |
| dc.title.alternative | Topoğrafik ve klimatik değişkenlerden yararlanarak toprak özelliklerinin tahmin edilmesi | en_US |
| dc.type | Article |
