Tarımsal ürün grupları bazında konumsal erozyon uygunluk analizi: Seyhan Havzası örneği

Yıl 2023, Cilt: 28 Sayı: 1, 222 - 235, 07.04.2023

Fizyon Sönmez Erdoğan , Süha Berberoğlu , Mehmet Akif Erdoğan

https://doi.org/10.37908/mkutbd.1162941

Cited By: 1

Öz

Çalışma ile Seyhan Havzası’nda üretilen tarımsal ürün grupları için konumsal erozyon hassasiyet analizinin gerçekleştirilmesi ile konuma özel ideal ürün tercihlerinin ortaya konulması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda özellikle toprak koruma ve ekolojik sürdürülebilirlik adına erozyon seviyelerine göre ideal ürün seçimi süreçlerin sağlanmasına katkı gösterilmesi hedeflenmektedir. Bu kapsamda uzaktan algılama ve CBS yardımıyla uygulanan Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) yöntemi ile Seyhan Havzası için erozyon; şiddet grupları olarak tahmin edilmiştir. Ürün gruplarının sahip olduğu toprak işleme ihtiyacı temel alınarak erozyon şiddet seviyeleri bazında her ürün grubu için erozyon uygunluk indeksi üretilmiştir. Üretilen uygunluk indekslerinin CBS ortamında çok kriterli değerlendirme yaklaşımı ile erozyon şiddet grupları verisine entegre edilmesiyle her ürün grubu için erozyon uygunluk haritaları ortaya koyulmuştur. RUSLE erozyon modellemesi sonucuna göre havzadaki ortalama yıllık erozyonun 14 ton/ha olduğu ve havzanın %28’inde orta, %12’sinde yüksek ve %2’sinde çok yüksek seviyede erozyon görüldüğü tespit edilmiştir. Her ürün grubu özelinde üretilen erozyon uygunluk indeksi sonuçlarına göre ise havza genelinde; mera, baklagil yem bitkileri ve turunçgil ürün gruplarının en yüksek uyguluğa ve lif, şeker ve nişasta bitkilerine ait ürün gruplarının ise en düşün uygunluğa sahip olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Erozyon, Toprak Koruma, Uzaktan algılama, Coğrafi Bilgi Sistemleri, Seyhan Havzası.

Spatial erosion suitability analysis for various agricultural crop classes: Case study of Seyhan River Basin

Öz

This study aims to provide a spatial erosion sensitivity analysis for agricultural crop class in the Seyhan River Basin to exhibit the optimal crop selection according to the erosion sensitivity. In this manner, it is targeted to contribute to the provision of ideal product selection processes according to erosion intensity in order to support soil protection and ecological sustainability. The Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) method was used for erosion estimation as the first step of the methodology. The factors that were used within the scope of RUSLE were produced as layers in the GIS environment with the help of remote sensing. The annual total erosion in the basin was estimated as the erosion intensity groups. The erosion sensitivity index was produced depending on the soil cultivation needs of the crop classes based on the produced erosion intensity groups. According to the results of the RUSLE erosion modelling carried out within the borders of the Seyhan Basin, it has been determined that the average annual erosion in the basin is 14 tons/ha, and 28% of the basin has moderate, 12% has high and 2% has very high erosion. According to the results of the erosion suitability index produced for each crop class; It has been seen in the Seyhan Basin that pasture, forage legumes, and citrus crop classes have the highest suitability and the fiber, sugar and starch crops crop classes have the lowest suitability for erosion.

Anahtar Kelimeler

Erosion, Soil Protection, Remote Sensing, Geographic Information Systems, Seyhan River Basin.

Kaynakça

• Adana İl Gıda, Tarım ve Hayvancılık Müdürlüğü (2014) Turunçgil yetiştiriciliği, hastalık ve zararlıları. Adana İl Gıda, Tarım ve Hayvancılık Müdürlüğü, Bitkisel Üretim ve Bitki Sağlığı Şube Müdürlüğü, Adana.
• Altan T, Artar M, Atik M, Çetinkay G (2004) Çukurova deltası biyosfer rezervi yönetim planı. Life Çukurova Deltası Biyosfer Rezervi Planlama Projesi Kitabı, Adana. 372 s.
• Arnoldus HML (1977) Methodology used to determine the maximum potential average annual soil loss due to sheet and rill erosion in morocco. FAO Soils Bulletin, 34: 39–51.
• Berberoğlu S, Dönmez C, Özkan C (2007) Seyhan havzası orman verimliliğinin ENVISAT MERIS veri seti kullanarak modellenmesi. 1. Türkiye İklim Değişikliği Sempozyumu, Nisan 11-13, İstanbul, Türkiye. 140-150 s.
• Budak, Y (2010) Ceviz yetiştiriciliği. T.C. Samsun Valiliği İl Tarım Müdürlüğü, Samsun İl Tarım Müdürlüğü Çiftçi Eğitimi ve Yayım Şubesi Yayını, Samsun.
• Buringh P (1989) Availability of agricultural land for crop and livestock production. In: Food and Natural. (Eds. Pimentel D, Hall CW), Academic Press, San Diego. pp 69–83.
• Elçi Ş (2005) Baklagil ve buğdaygil yem bitkileri. T.C. Tarım ve Köyişleri Bakanlığı, ISBN: 975-407-189-6, Ankara.
• Erdoğan MA (2012) Büyük Menderes Havzası için risk analizi yöntemi geliştirilmesi. Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Peyzaj Mimarlığı ABD, 192 s.
• Fernandez C, Wu JQ, McCool DK, Stockle CO (2003) Estimating water erosion and sediment yield with GIS, RUSLE, and SEDD. Journal of Soil Water Conservation, 58: 128-136.
• Fischer G, Shah M, van Velthuizen H, Nachtergaele F (2001) Global agro-ecological assessment for agriculture in the 21 century. IIASA, Laxenburg, Austria.
• Foster, GR, Johnson CB, Moldenhauer WC (1982) Hydraulic failure of unanchored cornstalk and wheat straw mulches for erosion control. Transactions of the ASAE (American Society of Agricultural Engineers), 25:940-947.
• Fournier F (1960) Climat et erosion. Universitaries de France, Paris.
• Gerçekcioğlu R, Bilgener Ş, Soylu A (2012) Genel meyvecilik, meyve yetiştiriciliğinin esasları. Nobel Akademik Yayıncılık Eğitim Dan. Ltd.Şti., ISBN: 978-605-133-253-6, Ankara. Jaroslav MH, Marcel RS, Grešáka JB, Geograficki SB (1996) Modelling spatial and temporal changes of soil water erosion. Geograficki Casopis, 48: 255-269.
• Kalambukattu JG, Kumar S (2017) Modelling soil erosion risk in a mountainous watershed of Mid-Himalaya by integrating RUSLE model with GIS. Eurasian Journal of Soil Science, 6(2): 92 – 105.
• Lu D, Li G, Valladares GS, Batistella M (2004) mapping soil erosion risk in Rondônia, Brazilian Amazonia: using RUSLE, remote sensing and GIS. Land Degradation & Development 15 (5): 499-512.
• Myers N (1993) Gaia: an atlas of planet management. Anchor and Doubleday, NY.
• Özçağıran R, Ünal A, Özeker E, İsfendiyaroğlu M (2011) Ilıman iklim meyve türleri. sert çekirdekli meyveler. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları, Yayın No: 566, İzmir.
• Renard KG, Foster GR (1983) Soil conservation: principles of erosion by water. In: Dryland Agriculture (Eds. Dregne HE, Willis WO), American Society of Agronomy, Madison, Wisconsin. pp. 155-176.
• Renard KG, Foster GR, Weesies GA, McCool DK, Yoder DC (1997) Predicting soil erosion by water: A guide to conservation planning with the revised universal soil loss equation (RUSLE). U.S. Department of Agriculture, Agricultural Research Service, Agriculture Handbook No. 703, Washington DC, pp 384.
• Renard KG, Freidmund JR (1994) Using monthly precipitation data to estimate the r-factor in the revised USLE. Journal of Hydrology, 157: 287–306.
• Sepetoğlu H (2006) Tarla bitkileri 1 (tarla tarımı, tahıllar, yemeklik tane baklagiller). Ege Üniversitesi Basımevi, İzmir.
• Vural H, Esiyok D, Duman I (2000) Kültür sebzeleri (sebze yetiştirme). Ege Üniversitesi Basımevi, İzmir.
• Wischmeier WH, Johnson CB, Cross BV (1971) A soil erodibility nomograph for farm-land and construction sites. Journal of Soil and Water Conservation, 26: 189–193.
• Wischmeier WH, Smith DD (1978) Predicting rainfall erosion losses: a guide to conservation planning. U.S. Department of Agriculture, Issue 537 of Agriculture Handbook, Washington DC, USA. p. 58.
• World Resources Institute (1992) World resources 1992- 1993. Oxford Univ. Press, New York.