Karaca, SiyamiSarğın, Bulut2025-05-102025-05-102023https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=r4I1HnmXxFQovUpyAyUmxGpIH_EIbuxi9amTG-Jl7XJEMTcVZbPdu377yDXmsrAOhttps://hdl.handle.net/20.500.14720/21236Bu çalışma, Van İli Tuşba İlçesi Alaköy ve Atmaca Mahalle sınırları içerisindeki yaklaşık 4206.82 ha'lık alanda gerçekleştirilmiştir. İncelenen alanda 15 toprak serisi ve 35 farklı haritalama ünitesinin dağılım gösterdiği belirlenmiştir. Toprak Taksonomisi ile FAO/WRB'e göre çalışma alanı toprakları, morfolojik özelliklere ve laboratuvar analiz sonuçlarına bağlı olarak tanımlanmıştır. Çalışma alanı, toprak taksonomisine göre Entisols ve Inceptisols ordosunda, FAO/WRB'e göre Fluvisol, Leptisol, Cambisol ve Regosol ordolarında sınıflandırılmıştır. Araştırmada 260 yüzey toprağı örneklenmiş olup, örneklerde fiziksel, kimyasal ve verimlilik analizleri yapılmıştır. Toprak kalite indeksi için 24 farklı parametre belirlenmiş ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) kullanarak haritalar elde edilmiştir. Parametrelerin arazi uygunluk sınıflarının belirlenmesi açısından etkileri Analitik Hiyerarşik Süreç (AHS) modeli kullanılarak ağırlıklandırılmış ve her bir parametre ait alt sınıf değerleri ile parametrik bir yaklaşım olan standart skorlama fonksiyonu (SSF) kullanılmıştır. Kullanılan bu modellerden yararlanılarak çalışma alanını temsil eden kalite indeks haritaları üretilmiştir. Oluşturulan haritalar zayıf, orta ve iyi olmak üzere 3 farklı toprak kalite indeks sınıfını içermektedir. Toprak kalite indeks değerleri ile verim değerleri arasında pozitif ilişkinin olduğu saptanmıştır. Benzer şekilde ekonomik yönden de toprak kalite indeksleri ile verim değerleri arasında önemli ilişkinin bulunduğu belirlenmiştir. Arazi uygunluk sınıflaması için kullanılan metotların ve modellemenin buğday ve arpa yetiştiriciliği için kullanılabilir nitelikte olduğu düşünülmektedir.This study was carried out on an area of approximately 4206.82 ha within the borders of Alaköy and Atmaca Neighborhood, Tusba District of Van Province. It was determined that 15 soil series and 35 different mapping units were distributed in the investigated area. According to the Soil Taxonomy and FAO/WRB, the soils of the study area were defined depending on the morphological characteristics and laboratory analysis results. The study area is classified according to soil taxonomy in Entisols and Inceptisols orders and Fluvisol, Leptisol, Cambisol, and Regosol orders according to FAO/WRB. In the study, 260 surface soils were sampled, and physical, chemical, and productivity analyses were performed on the samples. Twenty-four different indicators were determined for the soil quality index, and maps were obtained by using Geographic Information Systems (GIS). The indicators' effects in determining the land suitability classes were weighted using the Analytical Hierarchical Process (AHS) model, and the subclass values of each indicator and the standard scoring function (SSF), a parametric approach were used. Quality index maps representing the study area were produced by using these models. The maps included three different soil quality index classes as poor, medium and good. It was determined that there was a positive relationship between soil quality index values and yield values. Similarly, it has been determined that there is a significant relationship between soil quality indices and yield values in terms of economics. The methods and modeling used for land suitability classification are considered usable for wheat and barley cultivation.trZiraatArazi kullanımıArpaBuğdayCoğrafi bilgi sistemleriUygunluk analiziAgricultureLand useBarleyWheatGeographical information systemsCorrespondence analysisDoctoral Thesis332782521