SWS (Soil-Water-Salinity) DOYMAMIŞ KOŞULDA ÇÖZELTİ TRANSFERİ MODELİ

SWS (Soil-Water-Salinity): DOYMAMIŞ KOŞULDA ÇÖZELTİ TRANSFERİ MODELİ

G. Duygu Kesmez1 Donald L. Suarez2 Patrik Taber2

1 Araş. Gör., Ankara Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü. E-mail. kesmez@agri.ankara.edu.tr

2 Dr., USDA-ARS E. Brown Jr. Salinity Laboratory, 450 W. Big Spring Rd.

ÖZET

Mevcut su ve toprak kaynaklarını entegre ve sürdürülebilir biçimde kullanmak günümüz sulama ve tarım uygulamalarının vazgeçilmez unsurudur. Uygun olmayan kalitedeki sularla sulamanın özellikle tarım alanlarında geri dönüşü son derece masraflı veya mümkün olmayan hasarlar vereceği bilinmektedir. Farklı sektörlerin suya olan talebi ve tarımda su ihtiyacı artan kuraklıkla paralel olarak artmaktadır. Mevcut iyi kalitedeki suyu kullanma rekabeti dışında bu suların hali hazırda ki kalitelerinin bozulması, sınırlı olan bu doğal kaynağın tarım için daha da elverişsiz hale gelmesine neden olmaktadır. Sulama artık sadece suyun toprakta hareket etmesi ve bitkiler tarafından kullanılması olarak tanımlanmamaktadır. Sulama aynı zamanda başlı başına kompleks bir kimyasal reaksiyon özelliği taşımaktadır. Toprakta killere bağlı olarak ve sulama suyunda mevcut iyonların toprak partikülleri etrafındaki tepkimelerine bağlı olarak ortaya çıkabilecek kimyasal reaksiyonların uzun dönemde toprak kalitesi ve kısa dönemde de bitki tepkisine olan etkileri iyice anlaşılmalı ve yorumlanabilmelidir. SWS ABD-Tuzluluk laboratuarı (USDA-ARS E. Brown Jr. Salinity Laboratory) tarafından geliştirilmiştir. SWS diğer bilinen modellerden farklı olarak su ve toprak kimyası üzerine simülasyonlar yapmakta, kullanılabilir kolay ara yüzü sayesinde su ve toprak kimyası üzerinde çok fazla bilgiye sahip olmayan kullanıcılar ve karar vericiler için dahi son derece kullanışlı ve yorumlanabilir çıktılar vermektedir. Tuzluluk ve alkalilik simülasyonlarında mevcudiyeti ve kimyası ile son derece önemli olan karbonat kimyasının en hassas biçimde hesaplamalara katmış olması, SWS’i diğer modellerden ayıran en önemli özellik olmaktadır. Ülkemiz topraklarının ve su kaynaklarının büyük bir bölümünün kireç bakımından süper sature oluşu bu modelin ülkemiz açısından diğer modellerden ayrı bir sınıfa sokmaktadır. SWS ayrıca arazi ıslahı çalışmalarında kullanılan son derece önemli bir modeldir. SWS in arazi ıslahı çalışmalarında eşsiz kılan bazı özellikleri, bitki kök bölgesinde CO2’i tahmin etmesi, toprak hidrolik özellikleri üzerine toprak kimyasının etkisini göz önüne alması ve ek olarak kirecin toprakta çözülmesi ve çökelmesini kinetik bir model ile tanımlaması ve kimyasal simülasyonu içerisinde sürekli olarak değişkenleri ve değişkenliği hesaba katması olarak açıklanabilir. Bu çalışmada SWS modeli etraflıca açıklanacak ve yapılmış çalışmalardan örnekler verilerek modelin ülkemiz şartlarında kullanılabilirliği tartışılacaktır.

Anahtar kelimeler; SWS, sulama suyu kalitesi, tuzluluk modellemesi, kireç, alkalinite

197

SWS (Soil-Water-Salinity): THE SOLUTION TRANSPORTATION MODEL IN UNSATURATED ZONE

ABSTRACT

Integrated and sustainable use of water and soil resources is one of the most important issues in irrigation and agricultural practices. It is very well known that irrigation with water low quality causes such extensive damage that to reclaim the soil back would be either too expensive or impossible. There is a high competition for current fresh water recourses which results in reduced quality of those recourses and makes it less available for agriculture. Irrigation is no longer being described as movement of water in soil media and plant. Irrigation also results in a complex chemical process in the soil. It is necessary to understand the chemical processes within the soil irrigation water and their long term effects on soil quality and short term effects on plant production. SWS has been developed by USDA-ARS E. Brown Jr. Salinity Laboratory. SWS performs simulations on water and soil chemistry. Thanks to its being user friendly, It gives so useful and interpretable outputs that the users and decision makers who even do not have a well knowledge on soil chemistry can run the model very efficiently. The model takes in to account the carbonate chemistry very precisionally which is very important for alkalinity and salinity simulations and this particularity makes the SWS distinctive among the other models. Many of the water and soil recourses in our country are calcite super saturated, for this reason this model need to be taken into account in a different category among the others. At the same time SWS is very important tool for reclaiming the saline and alkaline soils. Some properties in SWS makes it unique are such as estimation of CO2 in root environment, taking into account continuously soil chemical processes on hydraulic properties, calculating kinetically calcite precipitation and resolution and etc. In this paper, the SWS computer model will be described in detail and we introduce some case studies that have been done and discuss the applicability of the model for our country.

Keywords: SWS, irrigation water quality, salinity modelling, calcite, alcalinity.

GİRİŞ

Kurak alanlardan geçen nehirlerdeki kalsiyum ve alkalinite tahminleri kentsel ve tarımsal kullanım açısından son derece önemlidir (Suarez 1983). Kök bölgesi altındaki çözülebilir majör iyon hareketi ve konsantrasyonunun modellenmesi yeraltı suyu kalitesi ve sulama ve gübreleme yönetimi açısından önemli bir gereksinimdir. Hidrolojik modeller, çözelti transferi modelleri ve kimyasal denge modelleri birbirinden bağımsız olarak geliştirilmiş ve ancak daha sonraları bunlar birleştirilerek yeni modeller oluşturulmuştur. Bunların arasında Jury et al. (1978) iyon değişimini ve kireç dengesini göz önüne alan doymamış koşulda kararlı su hareketi için bir model geliştirmiştir. Schulz ve Reardon (1983) iyon değişim ve kireç dengesini kapsayan kararlı akış koşulları için basitleştirilmiş bir yeraltı suyu hareketi modeli geliştirmiştir. Toprak su hareketi ve toprak kimyasal proseslerinin

198

simülasyonu değişik su içeriklerinin dikkate alınmasını gerektirir. Şimdiye kadar çok az araştırmacı tarafından doymamış su hareketi ve denge kimyası modelleri birleştirilerek modellenmiştir (Suarez and Simunek 1997). Karbonat ana kayası bulunan sıcak ve nemli yörelerde olduğu gibi kurak ve yarı kurak yörelerde de CaCO3 çok yaygın olarak bulunur. Bu koşullarda karbonat çözeltileri ve iyon değişimleri başta gelen kimyasal proseslerdir.

Tarımsal verimlilik kurak alanlarda birçok uzun vadeli eğilimler tarafından tehdit altındadır. Kurak bölgelerde artan kentsel su ihtiyacı sulama için ihtiyaç duyulan iyi kalitedeki suyun kullanılabilmesini olumsuz hale getirmiştir. Aşırı sulama, yetersiz drenaj ve diğer zayıf tarımsal faaliyetler sonucu tuzluluktan etkilenmiş alanlar her geçen gün hızlı bir biçimde artmaktadır. Arazi ıslahı çalışmaları ve uygun tarım tekniklerinin kullanılması ile ilgili çalışmalar sulanan alanlarda verimliliğin sürdürülebilmesi açısından ihtiyaç haline gelecektir. Tuzlu toprakların ıslahı çözülmüş tuzların yıkanmasını gerektirir. Yıkama ihtiyacı ise yetiştirilecek bitkinin tuza toleransına bağlıdır. Geleneksel olarak sodyumlu toprakların ıslahında jips veya Ca ihtiyacı %100 değişim etkinliği olduğu varsayılarak ve profildeki kalsiyum karbonatın katkısı ihmal edilerek hesaplanmaktadır. SWS bu önemli kimyasal reaksiyon majör iyon kimyası ışığında doymamış koşullarda su ve çözelti hareketini ve bitki su kullanımın dinamik şekilde tahmin eden bir bilgisayar modelidir.

Kavramsal Temeller

SWS-(toprak-su-tuzluluk) özellikle kurak ve yarı kurak alanlarda sulama suyunun kalitesinin, tuzluluğun ve sodyumluluğun etkilerini de dikkate alarak uygunluğunun değerlendirilmesi için geliştirilmiş bir modeldir. Suyun kalitesinin uygunluğu burada özellikle bitki gelişimi için uygunluk anlamında kullanılmış bir terimdir. Böylece kıstas yalnızca su tuzluluğu değil aynı zamanda mevcut toprak kimyasal ve fiziksel özellikleri, su ihtiyacı, bitkinin tuz toleransı, drenaj etkinliği, infiltrasyonu etkileyen kimyasal faktörlerin göz önüne alınıp uygulanan suyun ne kadarının infiltre olduğudur. Model aynı zamanda ıslah çalışmalarında ihtiyaç duyulan jips miktarının hesaplanmasında ve farklı ıslah stratejilerinin simüle edilmesinde de kullanılmaktadır. Model, su hareketi karbon dioksit üretimi ve taşınımı, toprak minerallerinin çözünümü ve çökelmesi ve katyon değişim özelliklerini de içeren majör iyonların kimyası ve taşınımı, tuz ve su stresinden kaynaklanan bikinin su tüketimindeki değişimleri de ele almaktadır. Modelde tüm besin elementlerinin bitkinin gelişimi için optimum düzeyde olduğu varsayılmaktadır (Suarez and Vaughan, 2001).

Su hareketi için tuzluluğun, sodyumluluğun ve pH’nın hidrolik iletkenliğin üzerine olan etkileri simüle edilmektedir. Model ET0 hesaplamalarında FAO Penman-Monteith’i kullanmaktadır. Birçok bitki için kc katsayıları modelde bulunmaktadır. Bitki su kullanımı parametreleri için bitkinin stresten kaynaklanan su kullanımındaki değişmeler dinamik olarak hesaplanmaktadır. Bu hesaplama da ele alınan bitkilerin tuz tolerans bilgilerine ihtiyaç vardır ve yine bu veriler bir çok bitki için modelde hazırdır. Bir bitkinin nisbi verimi optimum şartlarda bitkinin kullanacağı su tüketimi ile stres koşularında tüketeceği su miktarını oranı olarak hesaplanmaktadır. Bitki

199

verimi ile ilgili elde edilecek simülasyon sonuçları o bitki için tanıtıcı veriler olarak ele alınmalıdır çünkü hali hazırda model farklı gübre ve kültürel işlemler için henüz optimize edilmemiştir. Model ısı trasferi, carbon dioksit üretimini ve taşınımı tahmin etmektedir. Bu özellik pH, Ca ve alkalinity tahminlerinde son derece önemlidir. Su hareketinin daha doğru tahmini için karbon dioksit miktarı ve toprak ısısı gerekli olmasına karşın modelde hali hazırda bu değerler de tahmin edilmektedir. Böylece spesifik verilerin olmadığı koşullarda da tahminler yapılabilmektedir. Kullanıcı dostu ara yüzü bir takım parametreleri kendiliğinden sunmakta ve menüleri sırayla görüntülemektedir.

Model belirli bir sulama döneminde farklı kalitedeki sulama sularının, yağmur sularının yada yer altı suyunun verilerinin ayrıca ele alınacak toprak profilinde farklı kimyasal ve fiziksel özelliklere sahip katmanlar bulunduğunda bunlara ait verilerin girilmesine de izin vermektedir. Islah için kullanıldığında ise model kullanıcı tarafından seçilecek herhangi bir derinlik için herhangi bir konsantrasyonda jips, kireç veya asidi istenildiği oranda karıştırabilir.

Model dinamik olduğu için, sulama verileri spesifik olarak zaman, süre ve miktar olarak girilmelidir. Bitki alt modeli kök derinliği açısından iki şekilde kullanılabilir, birincisi çim gibi çok yıllık bitkilerde eşit kök dağılımı yada yıllık bitkilerde büyüyen kök sistemi şeklinde veriler girilebilir.

Model hidrolik fonksiyon olarak Richards eşitliğinin modifikasyonunu (Richards, 1952) kullanmaktadır.

S- 1)-zh ( Kz = tw][∂∂∂∂∂∂θ (1)

h, suyun hidrolik yükü, θw volümetrik su miktarı, K hidrolik iletkenlik fonksiyonu, t zaman, z uzaysal koordinat, S bitki kökleri tarafından topraktan çekilen suyu temsil etmektedir.

Doymamış koşulda hidrolik özellikler van Genuchten (1980) tarafından geliştirilmiş eşitliğin modifikasyonu şeklinde tanımlanmıştır.

)|h| + (1 - + = (h)nmrsrαθθθθ (2)

[ )S - (1 -1 Sr K = r K K = K(h)me1/m2e1/2srs (3)

1 > n 1/n - 1 = m (4)

θθθθrsre - - = S (5)

θr veθs mevcut ve sature durumdaki su miktarı (cm3/cm3), Ks, sature hidrolik iletkenlik (cm/gün); Kr nispi hidrolik geçirgenlik, Se nispi saturasyon, m ve n amprik katsayılar (1/cm).

200

Burada modelin amacı kullanıcıya mümkün olduğunca pratik bilgiler sağlamaktır, bu şekilde kullanıcı spesifik bir amaç için bu modeli kullanmadıkça ele aldığı toprak özellikleri için yukarıda gereksinim duyulan parametreleri analiz etmek durumunda değildir.

Model Carsel ve Parrish (1988)’de sunulan farklı toprak tekstürleri için bu parametreleri bünyesinde bulundurmaktadır, dolayısıyla kullanıcı yalnızca toprak bünyesini seçerek tüm bu verileri kolayca modele aktarmış bulunacaktır. Deneysel verilerden elde edilmiş katsayıları kullanmaktan doğacak temel hata muhtemelen sature durumda hidrolik iletkenlik ile ilgili olacaktır. Eğer kullanıcı toprağı ile ilgili detaylı verilere sahip ise modelin gelişmiş modülünü kullanarak bu verilerini de girebilmektedir.

Hidrolik iletkenliğe toprak kimyasının etkisi

Eşitlik 3’de sunulan r katsayısı kimyasal nedenlerden dolayı toprakta hidrolik iletkenliğin değişimini belirten katsayıdır. Optimum kimyasal koşullarda r=1 dir. Yüksek değişebilir Na koşullarında kil simektisit kil minerallerinde oluşacak şişme ile sonuçlanır (McNeal, 1968, Shainberg and Levy, 1992). Aynı zamanda çeşitli araştırmalar yüksek pH değerinin de tuzluluk ve sodyumluluktan bağımsız olarak hidrolik iletkenlik üzerine olumsuz etkide bulunduğunu bildirmiştir (Suarez et al., 1984).

Suarez ve Simunek (1997) hidrolik iletkenlik üzerine kimyasal etkiyi r, gibi bir azalma faktörü ile tanımlamışlardır

21rrr= (6)

Burada r1, düşük tuzluluğun olumsuz etkisi ve kil üzerinde değişebilir sodyumun yüksek miktarda bulunuşunun etkisi, r2 ise pH nın olumsuz etkisidir.

nncxcxr+−=111 (7)

c ve n amprik faktörlerdir

**4106.3dESPxfxm= (8)

Topraktaki smektisitin miktarı, d toprak profilindeki aralıklar, ESP değişebilir Na yüzdesidir.

r2=1 pH<6.83

r2= 3.46-0.36pH 6.83

r2=0.1 pH>9.3

Tuzlu toprakların ıslahının aksine sodyumlu-tuzlu ve sodyumlu toprakların ıslahı su hareketi kadar kimyasal faktörleri de içerir. Geleneksel olarak ıslah maddesinin hesaplanması ESP değerini 10’un altına düşürmek için ihtiyaç duyulan Ca miktarının hesaplanmasından ibarettir (US salinity Labrotary Staff, 1954). Genel yaklaşım jips ihtiyacı değiştirilecek Na’dan yola çıkarak hesaplanmasındır, örneğin, Na’un her bir mol/kg’ı için 1.23 Mg/ha jips gibi. Bu hesaplama yöntemi toplam değişecek Na miktarından yola çıkılmaktadır, bu hesaplama şeklinde herhangi bir

201

başka Ca kaynağı olduğu göz önüne alınmaz. Değişim etkinliğinin göz önüne alınması şu eşitliği ortaya çıkartır;

))((00086.0fibsESPESPCECFDGR−=ρ (10)

GR, jips ihtiyacı, Mg/ha, Ds ıslah edilecek toprak derinliği (m), CEC katyon değişim kapsitesi mmol/kg, ESPi başlangıç ESP değeri, ESPf ıslah sonrası istenen ESP değeri, bρ, toprağın hacim ağırlığı ve F ise Na-Ca değişim etkinlik faktörü. Katyon değişim eşitliği ise

⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎟⎠⎞⎜⎝⎛++5.02)()(CaNakCaXNaXg (11)

Burada kg seçicilik katsayısıdır ve Ca seçiciliği çok yüksek olmadığı durumda tuzlu şartlarda Na’un büyük kısmı ile değişmek için çözeltideki yeteri miktarda Ca bulunacağını belirtir. Oster ve Frenkel (1980) F faktörünü ESPf’nin 15 oldğu koşul için 1.1, 5 olduğu koşul için 1.3 olduğunu hesaplamışlardır.

Genellikle ıslah maddesi hesaplamalarında toprakta mevcut olan kalsiyum karbonat miktarı ihmal edilmiştir çünkü kirecin çözünürlüğünün nerdeyse sıfır olduğu var sayılmaktadır. Ancak yüksek miktarda CO2 bulunan toprak koşullarında bu durum geçerli değildir. Kalsiyum karbonatın çözünürlüğü aynı zamanda sulama suyundaki Ca miktarı ve alkaliniteye de bağlıdır. Değişimin etkili olmadığı durumlarda dahi geleneksel yöntemlerle yapılan hesaplamalarda jips miktarı gereğinden fazla olarak hesaplanmaktadır.

Jips ihtiyacının alternatif tahmini değişim etkinliği, kireç çözülümü ve sulama suyundaki Ca’un katkısı da hesaba katılarak matematiksel model yardımı ile hesaplanabilir (Simunek and Suarez, 1997).

SWS modelini diğerlerinden ayıran önemli özellikleri, kök bölgesindeki CO2’i tahmin etmesi, toprak kimyasının hidrolik özellikleri üzerine etkinsini dinamik olarak simüle etmesi, kireç çökelmesi ve çözülmesini kinetik bir model vasıtası ile hesaplamalarına katmasıdır.

İki ideal denge sistemi CO2 gazının çözelti ile interaksiyonunu belirler, bunlar açık ve kapalı sistemler olarak adlandırılır (Stum and Morgan, 1981). Kapalı sitemlerde C sistemin içine girip çıkamaz, açık sistemlerde ise sistem atmosfere açıktır ya da belirli bir PCO2 düzeyindedir. Kapalı sitemler genellikle yeraltı suyu için gerçekçi sistemlerdir, toprak sisteminde gerçekçi değildir. Biyolojik aktiviteler toprak içindeki CO2 miktarını temel kaynağıdır ve sıcaklık, gaz komposizyonu, su ve besin elementi miktarı ile değişiklik gösterir.

202

Modelin Girdileri

Bu bölümde modele girilmesi gereken veriler ve elde edilecek çıktılar hakkında bilgi verilecektir.

Main prosess- adı altında gelen ilk ekranda iki opsiyon sunulmaktadır. Model daha öncede belirtildiği gibi topraktan bitkinin kullandığı suyu da simule edebilmekte ve karbondioksit üretimini tahmin edebilmektedir. Eğer bitki büyüme opsiyonu seçilmezse simüle edilecek dönemde bitkinin bulunmadığını var sayacak ve su kaybının yalnızca buharlaşmadan kaynaklandığını hesaplayacaktır. SWS modeli pH ve alkalinite verileri girildiği taktirde toprak içerisinde oluşacak CO2 miktarını hesaplayabilmektedir. Bu opsiyon ıslah çalışmalarında yıkama için uygundur.

Eğer bitki opsiyonu seçildiyse aynı zamanda bitki kök dağılımını da seçmek mümkündür. Farklı kök derinliğindeki bitkiler için yada çok yıllık ve tek yıllık bitkilerin yetiştirildiği şartlarda bu opsiyon son derece kullanışlıdır.

Karbondioksit opsiyonu ise özellikle organik maddenin bulunduğu ortamda (ıslah için yeşil atık kullanılıyorsa) kireç çözülümünü hesaplamalara katabilmek için ıslah çalışmalarında son derece önemlidir.

Simülasyonun yapılacağı profilde farklı özelliklere sahip katmanlar bulunabilmektedir, model katman sayısının seçimine ve bunlarla ilgili farklı özeliklerin girilebilmesine izin vermektedir. Model 5 m ye kadar toprak derinliği için simülasyon yapabilmektedir. Ayrıca modele yer altı suyunun varlığı ve kalite özelikleri de girilip bununla ilgili simülasyonlarda yapılabilmektedir.

Su akış parametreleri- yukarıda da ifade edildiği gibi kullanıcı istediği miktarda profil katmanı seçebilir ve her bir katman için ihtiyacı olan tektür bilgilerini menüden seçebilir eğer menüden otomatik olarak verilen değerler arzu edilmiyorsa kendi spesifik örneği içinde verilerini girebilir. Toprak kimyası nedeni ile toprak hidrolik iletkenliğindeki değişimlerin simülasyona yansıtılması da opsiyonlar arasındadır. Daha öncede belirtildiği gibi SWS dinamik bir modeldir ve bu veriler her sulama ile değişen toprak kimyası için simüle edilmektedir.

Çözelti transferi-bu ekranda kullanıcı farklı özelliklerdeki suların ve toprak katmanlarının sayısını girer. Ancak hemen belirtmekte fayda vardır ki özellikle simülasyon süresi uzun ise çok spesifik kimyasal özelliklerin girilmesi şart değildir çünkü simülasyon süresi uzadıkça başlangıç koşulları daha önemsiz olacaktır. Farklı su kompozisyonlarının sayısı simülasyon boyunca farklı kalitede sular kullanıldığında, yağış olduğunda ve yer altı suyu mevcut olduğu koşullarda kullanılır. Değişim fazları sayısı-eğer birden fazla katyon değişim değeri mevcutsa girilebilir. Farklı katmanlarda farklı katyon değişim kapasiteleri mevcut olabilir. Ayrıca modele jips ve kireç içeren fazların sayısı da girilir ve model katmanları kireçli-jipsli yada kireçli olarak ayırabilir.

203

Çözelti transferi ve reaksiyon parametreleri- hesaplanan volümetrik su içeriğinde toprağın hacim ağırlığı verisine ihtiyaç vardır. Daha önceki bölümlerde belirtilen Ca, Mg, Na ve K değişim seçiciliği ile ilgili parametre modelde hazır halde bulunmaktadır.

Çözelti kompozisyonu- suyun yada başlangıç toprak çözeltisinin kimyasal bileşimi mmolc L-1 cinsinden girilmelidir ve iyonik dengenin sağlandığına emin olunmalıdır (toplam anyon=toplam katyon).

Değişim komposizyonu-girilen toplam değişebilir katyon değerleri CEC (mmolc kg-1 ) değerine eşit olmalıdır. Eğer CEC değeri mevcut değil ise CEC = %clay x 60 eşitliğinden faydalanarak hesaplanmalıdır.

Katı konsantrasyon-özellikle jips bulunan katmanlarda her bir katman için meq kg-1 cinsinden katı fazın konsantrasyonu belirtilmelidir. Bu özellikle jipsin zaman içinde tamamen çözüldüğü durumlarda son derece önemlidir. Yüzde kalsiyum karbonatı yada jipsi meq Ca / kg (mmolc kg-1) ‘a çevirmek için sırasıyla 200 yada 116 ile çarpmak yeterlidir.

Karbondioaksit üretimi-eğer ilk ekranda karbondioksit ile ilgili kutu işaretlendiyse bu opsiyon kullanılabilir. Model karbondioaksit üretimi mikrobial ve bitkinin ürettiği olarak tanımlar Suarez and Simunek, (1993). Bu terimler program tarafından sıcaklık ve su ve tuzluluk stresi faktörleri ile düzeltilir. Bitki kökünden kaynaklı üretim ise ancak ilk ekranda bitki büyüme opsiyonu seçildiyse aktif olur.

Kök tarafından su alımı- başlangıç günü bitkinin dikim tarihi yada büyümeye başladığı tarih anlamına gelmekle birlikte dikimden birkaç gün sonrasının tarihinin girilmesi daha gerçekçi olacaktır. Hasat tarihi ise bitkinin topraktan kaldırıldığı günü ifade etmektedir. Maksimum bitki kök derinliği cm cinsinden girilmelidir. Aksi belirtilmediği müddetçe bu noktanın altından su alınmadığı varsayılmaktadır. Su stresi ile ilgili birim -m dir. Önceden girilmiş değerler ise su kullanımındaki %50’lik düşüş için p=3 ve h= -50 m olarak girilmiştir. Bu değer spesifik koşullarda bitkiye göre farklı değerlerde de değiştirilebilir.

Modelin Çıktıları

Modelin çıktıları grafik çıktıları şeklinde önceden belirtilmiş çıktı tarihleri ve profil derinlikleri için alınabilir.

Çözelti konsantrasyonu- bu seçenek majör iyonların istenilen gün ve profil derinlikleri için mmolc L-1 cinsinden vermektedir.

Toprak bilgileri-bu seçenek çeşitli toprak derinliklerindeki Ca miktarını (mmolc kg-1) zamanın bir faktörü olarak kullanıcıya sunmaktadır. Bu çıktı özellikle ıslah çalışmalarında jips ihtiyacının belirlenmesi için farklı miktarlarda uygulanacak jipsin katmanlardaki Ca miktarına etkinsin önceden belirlenmesi açısından son derece kullanışlıdır.

204

Kimyasal bilgiler-bu seçenekte yine seçilen tarihler için farklı toprak derinliklerindeki pH, SAR ve EC değerlerini grafik halinde kullanıcıya sunmaktadır.

Bitki ve su akış bilgileri- bu grafikler topraktan drene olan su miktarı gibi su akışı ile ilgili çıktıları görüntüler. Eğer infiltrasyon hızı su uygulama hızından düşük ise potansiyel yüzey akışı tahmin edilen yüzey akışı ile uyuşmayacaktır. Bu durum sodyum topraklar için yapılan simülasyonda hidrolik iletkenliğin toprak kimyasından etkilendiği (K değerinin azalmanın seçildiği) opsiyonu seçildiyse ortaya çıkacaktır. Nispi verim toplam tahmin edilen bitki su tüketiminin stressiz şartlar için hesaplanan potansiyel bitki su tüketimine (ETc). oranı olarak ifade edilmektedir. Tuzluluk stresi bu değeri düşürecektir.

Bu kısımdan sonra programın kullanılabileceği bazı örnek simülasyonlar aktarılacaktır.

Örnek 1. Tuzlu su ile sulama

Bu örnekte başlangıç toprağı tuzlu değildir. Sulama sezonunun belirli tarihine kadar iyi kaliteli su ile tuzlu suyun karıştırılarak uygulandığı daha sonra ise tuzlu su ile sulanmaya devam edilmiştir. Su tablası derinliği 3 m ve CO2 üretim seçeneği seçilmiş (Şekil 1) ancak kök gelişim seçeneği aktif değildir. Katyon değişimi ihmal edilmiş, toprak bünyesi tın seçilmiş ve bunun için modelde defult olarak bulanan sature Ks değeri 25 cm/gün olarak alınmıştır. Bitki olarak tuza hassas bir bitki seçilmiştir (-50 m yada -5 bar Osmotik potansiyelin verimde %50 düşüşe neden olacağı seçilmiştir). 10 gün ara ile 2 gün boyunca 6 cm/gün şeklinde su uygulandığı belirtilmiştir. 70. günde sulama sezonunun yaklaşık ortasında sulama suyu tuzlu yeraltı suyu olarak değiştirilmiştir.

Grafiksel çıktılar tuzlu suyla sulamaya başlandıktan sonra kök bölgesinde oluşacak tuzluluğu EC şeklinde vermiştir. Bu durum verimde küçük miktarda azalmaya neden olmuştur. Bir yönetim aracı olarak kullanıcı uygulanan tuzlu su miktarının arttırılmasına ya da iyi kaliteli suyun bitene kadar uygulanmasına karar verebilir.

Örnek 2 Islah

Bu örnekte sodyumlu bir toprağın jips ile ıslahında toprakta mevcut bulunan yüksek CO2’in ve kirecin katkısı değerlendirilecektir. 100 günlük bu simülasyonda toprak kumlu killidir ve su tablası derinliği 3 m’dir. Alanda herhangi bir bitki yetiştirilmeyecektir. Toprak katmanı tektir. Toprak seçeneklerinde hidrolik iletkenlik çok düşük seçilmiştir. İki kalitede su seçilmiştir, başlangıçtaki sulama suyu ve yıkama suyu. İki mineral katman seçilmiştir, biri uygulanan jipsin derinliği diğeri doğal olarak bulunan kireçli katmandır. Birinci sıraya yıkamada kullanılacak suyun özellikleri, ikinci sıraya ise başlangıçta sulama yapılan sodyum suyun kimyasal bileşimi girilmiştir (şekil 5). KDK değeri 200 mmolc/kg ve ESP değeri ise %30 dur. Uygulanan jips miktarı 50 mmolc/kg’dir. Uygulanan sulama suyunun debisi hidrolik iletkenlikten biraz düşük bir diğer olan 2 cm\gün olarak seçilmiştir.

Bu örnekte ıslah başarılı olmuştur. Uygulanan jipsin tamamı çözülmüş ve ıslahın bir kısmı ise kirecin çözülmesi yoluyla gerçekleşmiştir. Bu durum konsantrasyon çıktılarında sunulan alkalinite değerlerinden anlaşılmaktadır. Başlangıç EC değeri yüksek çıkmıştır bunun nedeni jipsin çözülmesinden kaynaklanan Ca miktarının

205

çözeltide artmasıdır. Bu çıktıdan anlaşılan ise daha az miktarda jips ve yıkama suyu uygulaması bu örnek için yeterli olabileceğidir. Böylece kullanıcı farklı jips uygulamalarını bu örnek için önceden test edebilir.

SONUÇ

Sulanan alanlarda su ve çözelti hareketini simule eden birçok model bulunmaktadır. Ancak bunlardan çok azı kök bölgesindeki kimyasal dengeleri ve bunların sonucu toprak özelliklerinin değişimini simüle etmektedir. Bu modeli diğerlerinden ayıran en önemli özellikte modelin çalıştırılması için kullanılacak bir çok eşitlik için gerekli olan spesifik değerlerin deneysel sonuçlar doğrultusunda modelde hazır olarak bulunması ve tekstur gibi bazı rutin analizlerin bir çok toprak parametresi için yeterli olmasıdır. Bunun yanında özellikle ıslah çalışmalarında farklı stratejilerin ıslaha başlamadan önce bu program yardımı ile simule edilerek en uygun alternatif stratejilerin belirlenmesidir. Diğer taraftan farklı kalitelerdeki sulama sularının kullanım alternatiflerinin model yardımı ile önceden belirlenip sulama stratejileri geliştirerek bitkisel üretimde uygun sulama alternatiflerinin karar vericiler tarafından kullanılması ısından son derece faydalı bir araçtır. Bütün bu kullanım alanlarının yanında kullanıcı dostu ara yüzü sayesinde toprak kimyası konusunda uzman olamayan kullanıcılar için dahi anlaşılır çıktılar vermektedir.

KAYNAKLAR

Carsel, R.F., and R.S. Parrish. 1988. Developing joint probability distributions of soil water retention characteristics. Water Resour. Res. 24, 755-769.

Jury W. A., Frenkel, H., Stolzy L. H., 1978. Transient changes in teh soil water system from irrigation with saline water. I. Theory. Soil Sci. Soc. AM.J. 42:579-584.

McNeal B.L., 1968.Prediction of effect of mixes-sait solutions on soil hydrolic conductivity. Soil Sci. Am. Proc. 21:190-193.

Oster J.D., Frenkel H, (1980). The cehmistry of the reclamation of sodic soils with gypsum and lime. Soil. Sci. Sco. Am. J. 44:268-277.

Richards, L.A. 1952. Water conducting and retaining properties of soils in relation to irrigation, Proc., Inter. Symp. on Desert Res., Jerusalem.

Schulz, H. D., Reardon, E.J., 1983. A combined mixing cell/analytical model to describe two dimensioanl reactive solute transport for unidirectional groundwater flow. Water Resour. Res. 19:493-502.

Shainberg, I., and G.J. Levy. 1992. Physico-chemical effects of salts upon infiltration and water movement in soils, In: R.J. Wagenet, P. Baveye, B.A. Stewart (ed), Interacting Processes in Soil Science, Lewis Publishers, CRC Press, Boca Raton, Florida.

Smith, M. 1992. CROPWAT, a computer program for irrigation planning and management. FAO Irrigation and Drainage Paper 46, FAO, Rome.

Stumm W. And Morgan J., 1981. Aquatic cehmsitry. 2nd ed. John Wiley&Sons, NewYork.

Suarez D. L., and Vaughan P. J., 2001. Salinity Laboratory SWS Model Research Report No. 147 Version 1.1. George E. Brown Jr. Salinity Laboratory, USDA-ARS Riverside, CA.

Suarez D. L., 1983. Calcite super saturation and precipitation kinetics in the lower Colorada river, All-American Canal and East Highline Canal. Water Resourses Reseach. 19(3):653-661.

Suarez D. L., Simünek, J. 1997. SWS: Unsaturated water solute transport model with equilibrum and kinetic chemistry. Soil. Sci. Am. L. 61:1633-1646.

Suarez, D. L., and J. Simunek. 1993. Modeling of carbon dioxide transport and production in soil:2. Parameter selection, sensitivity analysis and comparison of model predictions to field data. Water Resour. Res. 29, 499-513.

Suarez, D.L., and J. Simunek. 1997. UNSATCHEM: Unsaturated water and solute transport model with equilibrium and kinetic chemistry, Soil Sci. Soc. Am. J., 61, 1633-1646.

U.S. Salinity Laboratory Staff. 1954. Diagnosis and Improvement of Saline and Sodic Soils. USDA. Handbook 60. U.S. Gov. Printing Office. Washington D.C.

van Genuchten, M. Th. 1980. A closed-form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils. Soil Sci. Soc. Am. J. 44, 892-898.

206

Döküman Arama

Başlık :

Kapat