CC BY
38SIRDARYO VILOYATI MIRZAOBOD TUMANIDA GEOSTATISTIK
INTERPOLYATSIYA METODLARIDAN FOYDALANIB TUPROQ SHO'RLANISHI KARTALARINI YARATISH
A. Hamidov, N. Teshayev, M. Allayarova
Toshkent irrigatsiya va qishloq xo'jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti
ANNOTATSIYA
Tuproq sho'rlanishi subarid va arid mintaqalarda qishloq xo'jaligi ekinlari hosildorligiga salbiy ta'sir etuvchi tuproq degredatsiyasining asosiy sababchilaridan biridir. Shuning uchun suv resurslari taqchil bo'lgan bir paytda sho'rlanishni ketkazish uchun qancha miqdordagi suvni belgilash muhim sanaladi. Ushbu izlanishning maqsadi Mirzacho'l zonasida tuproq sho'rlanishiga moyil bo'lgan Mirzaobod tumani sho'rlanish kartasiga erishishdir. Elekrokonduktivlik meteri va xlor o'lchovlari asosida o'lchangan sho'rlanish ma'lumotlari Sirdaryo Gidromeliorativ Ekspeditsiyasidan olindi. Tuproq sho'rlanish kartalarini yaratish uchun jami 14 ta interpolyatsiya metodlaridan foydalanildi. Ushbu interpolyatsiya metodlaridan local polynomial interpolyatsiya metodi eng kichik RMSE=0.03885 ni ko'rsatdi. Tuproq sho'rlanishi to'rtta: sho'rlanmagan, kam sho'rlangan, o'rtacha sho'rlangan va kuchli sho'rlangan tuproq sho'rlanish turlariga bo'lindi.
Kalit so'zlar: Tuproq sho'rlanishi, Geostatistik interpolyatsiya metodlari, RMSE, sho'r yuvish
CREATION OF SOIL SALINATION MAPS IN MIRZAABAD DISTRICT OF
SYRDARYA REGION USING GEOOSTATISTIC INTERPOLATION
METHODS
ABSTRACT
Soil salinity is one of the main causes of soil degradation in subarid and arid regions, which negatively affects the yield of agricultural crops. Therefore, it is important to determine the amount of water to eliminate salinity at a time when water resources are scarce. The aim of this study is to obtain a map of the salinity of Mirzaabad district, which is prone to soil salinization in the Mirzachul zone. The salinity data measured on the basis of the electroconductivity meter and chlorine measurements were obtained from the Syrdarya Hydro Meliorative Expedition. A total of 14 interpolation methods were used to create soil salinity maps. Of these interpolation methods, the local polynomial interpolation method showed the smallest RMSE = 0.03885. Soil salinity is divided into four types: non-saline, low-salinity, moderately saline and strongly saline soils.
Keywords: Soil salinity, Geostatic interpolation methods, RMSE, saline leaching
Kirish
Dunyoda yiliga 2 million gektar atrofidagi yer maydoni ma'lum darajada sho'rlanayapti (Abbas et al., 2013). Jahon banki va UNDP ga ko'ra, ushbu sho'rlanayotgan yer maydoni har yili 1 mlrd dollar miqdordagi mablag'ning sarf bo'lishiga sabab bo'lmoqda (World Bank, 2007; UNDP, 2009).
Tuproq sho'rlanishining ayni vaqtdagi ma'lumotlari sug'oriladigan yerlarni yaxshilash va ekinlar hosildorligini oshirish uchun ma'lum vazifalarni belgilab amalda qo'llash uchun muhimdir (Ivushkin et al., 2017). Shu sabab to'g'ri tuproq sho'rlanish kartasini yaratish zarur va ArcGIS dasturidagi interpolyatsiya metodlari bu muammoga yechim topishda yordam beradi. Geostatistik interpolyastiya metodlari dastur foydalanuvchilarini qaysi interpolyatsiya metodi to'g'ri ishlashini ko'rsatuvchi statistik ma'lumotlar bilan ta'minlaydi. Shuningdek, ular qaysi metod matematik jihatdan to'g'ri ishlashini ko'rsatuvchi o'rtacha kvadratik xatolik bilan ta'minlaydi (ESRI, 2001).
Ushbu izlanish Sirdaryo viloyatidagi sho'rlanishga moyil bo'lgan Mirzaobod tumanida mavjud sug'orish maydonlarini SAS Planet sun'iy yo'ldoshi yordamida aniqlash hamda elektrokonduktivlik metri va xlor asosida o'lchangan 3158 ta tuproq namunalari yordamida interpolyatsiya metodlari orqali tuproq sho'rlanish kartalarini yaratishni namoyon qiladi. Metodologiya Tadqiqot maydoni
Sirdaryo viloyatidagi Mirzaobod tumani tuproq sho'rlanishiga moyilligi sabab o'rganish maydoni deb olindi. Tumanda suv bosadigan va markaziy tekisliklarda sizot suvlari sathi mos ravishda 1-2.5 dan 2-3m ni tashkil etadi (Goskomgeodezkadastr, 2010). Viloyatda qishloq xo'jaligi maydonlarining ko'p qismi turli darajada sho'rlangan: 9% juda kuchli sho'rlangan, 60% kuchli sho'rlangan va 21% o'rtacha sho'rlangan. (State Research Institute of Soil Science and Agrochemistry, 2005). O'rtacha yillik harorat qishda 5 °C va yozda +28 °C hamda o'rtacha yillik yog'ingarchilik 180-220mm ni tashkil etadi. Asosiy ekinlar paxta va kuzgi bug'doy hisoblanadi.
N
A
1-rasm Tadqiqot maydoni
1.1. SAS Planet
Tuproq namunalari yordamida sug'oriladigan yerlarni aniqlash maqsadida yuqori aniqlikka (1.63m) ga ega bo'lgan SAS Planet sun'iy yo'ldoshidan foydalanildi. SAS Planet Google Maps, DigitalGlobe, Kosmosnimki, Yandex.Maps, Yahoo! Maps, VirtualEarth, Gurtam, OpenStreetMap, eAtlas, Genshtab maps, iPhone maps, Navitel maps, Bings Maps (Bird's Eye) tomonidan olingan yuqori aniqlikka ega bo'lgan sun'iy yo'ldosh tasvirlari va an'anaviy kartalarni ko'rish hamda yuklab olish uchun mo'ljallangan dastur hisoblanadi.
2-rasm SAS Planet sun'iy yo'ldoshi yordamida yaratilgan Mirzaobod tumani sug'oriladigan maydonlari kartasining ko'rinishi 1.2 Namuna olish va xarita yaratish
Sirdaryo gidromeliorativ ekspeditsiyasi viloyatdagi sug'orish maydonlarining tuproq sho'rlanishini kuzatmoqda va baholamoqda. Natijalarni taqqoslash maqsadida ekspeditsiyada 2019 yil 1-oktabrda yaratilgan karta olindi. Ekspeditsiya tuproq sho'rlanishini har yili oktabr va aprel oylarining boshida o'lchamoqda. Har bir tuproq sho'rlanish namunasi taxminan 15-20 ga sug'orish maydonidan olinadi. Tuproq namunalari 0-30 sm chuqurlikda joylashgan faol qatlamidan olib o'lchanadi. Kadastr
ma'lumotlariga asosan, tadqiqot maydonidagi sug'oriladigan yerlar maydoni 40861 ga ni tashkil etadi va ekspeditsiya IDW power 2 interpolyatsiya metodi yordamida sho'rlanish kartalarini yaratmoqda. Natijalar
SAS Planet sun'iy yo'ldoshi orqali sug'orish maydonlari aniqlangandan so'ng, 14 ta interpolyatsiya metodlari: IDW power 1,2,3, Global Polynomial, Radial Basis Functions, Local Polynomial, Ordinary Kriging, Simple Kriging, Universal kriging, Indicator kriging, Probability kriging, Disjunctive kriging, Kernel smoothing va Diffusion Kernel qo'llanildi.
3-rasm. Local Polynomial interpolyatsiya metodi orqali yaratilgan sho'rlanish
kartasi
1-Jadval. Tuproq sho'rlanishi darajalari va ularning maydonlari
№ Interpolyatsiy a metodlari RMS E Tuproq sho'rlanishi darajalari va ularning maydonlari Umu miy maydo n, ga
Sho'rlan magan, ga Kam sho'rlan gan, ga O'rtach a sho'rlan gan, ga Kuchli sho'rlan gan, ga
1 Local Polynomial 0.0388 5 63 10302 28703 1793 40861
2 Ordinary kriging 0.0390 8 0 12125 26232 2503 40861
3 Universal kriging 0.0390 8 0 12125 26232 2503 40861
4 Kernel smoothing 0.0391 5 103 10085 29165 1507 40861
5 Disjunctive 0.0391 0 11591 29042 228 40861
kriging 8
6 Simple kriging 0.0392 1 0 20124 20702 35 40861
7 Diffusion Kernel 0.0392 6 0 7592 32879 389 40861
8 IDW power 1 0.0393 4 0 13316 24630 2915 40861
9 Radial Basis Functions 0.0395 0 15200 22208 3453 40861
10 IDW power 2 0.0396 4 0 16153 21402 3305 40861
11 Global Polynomial 0.0403 9 0 0 472 40388 40861
12 IDW power 3 0.0406 6 0 18463 19024 3374 40861
13 Indicator Kriging 0.4785 5 117 0 218 40525 40861
14 Probability Kriging 0.4788 2 117 5 219 40520 40861
Xulosa
Mazkur ishlanishda Mirzaobod tumanida tuproq sho'rlanishi monitoringi va baholash ishlari bajarildi. Tuproq sho'rlanishi monitoringi va baholanishi turli xil interpolyatsiya metodlari orqali amalga oshirildi. Tuproq sho'rlanishi turlari va maydonlari turli xil natijalarni ko'rsatdi. O'rtacha RMSE 0.1022 ni ko'rsatdi. Kuchli sho'rlangan maydonlar tadqiqot maydonining janubiy-sharqiy qismlarida kuzatildi. The highest salinity level has been recorded in areas south-east of the district. Low EC values were observed in the north of the study area. Hisoblash natijalari bo'yicha Local Polynomial interpolyatsiya metodi qolgan metodlar orasida eng kichik xatolikni berdi va bu tuproq sho'rlanish darajalari kartalari maydonlarini yuqori aniqlikda topish imkoniyatini berdi. Kelgusi izlanishlarda, tadqiqot maydonining qaysi yerida qancha miqdorda sho'r yuvish uchun suv berilishini aniqlash muhim sanaladi.
REFERENCES
1) Abbas A, Khan S, Hussain N, Hanjra MA, Akbar S. 2013. Characterizing soil salinity in irrigated agriculture using a remote sensing approach. Physics and Chemistry of the Earth Parts A/B/C 55-57: 43-52. DOI:10.1016/j.pce.2010.12.004.
2) ESRI, (2001), ArcGIS™ Geostatistical Analyst: Statistical Tools for Data Exploration, Modeling, and Advanced Surface Generation, The USA.
3) Goskomgeodezkadastr, (2010). Atlas of soil cover of Republic of Uzbekistan (in Russian): Tashkent, Uzbekistan. 44.
4) Konstantin Ivushkin (2017), Soil salinity assessment through satellite thermography for different irrigated and rainfed crops, https://www.researchgate.net/publication/323917996
5) UNDP. 2009. National irrigated land reclamation fund capacity development, project document, 54.
6) World Bank. 2007. Integrating environment into agriculture and forestry. Progress and prospects in Eastern Europe and Central Asia. Uzbekistan,12
