User Guide
Why can I only view 3 results?
You can also view all results when you are connected from the network of member institutions only. For non-member institutions, we are opening a 1-month free trial version if institution officials apply.
So many results that aren't mine?
References in many bibliographies are sometimes referred to as "Surname, I", so the citations of academics whose Surname and initials are the same may occasionally interfere. This problem is often the case with citation indexes all over the world.
How can I see only citations to my article?
After searching the name of your article, you can see the references to the article you selected as soon as you click on the details section.
 Views 15
 Downloands 2
Toprakların Isısal Özellikleri ile Bazı Fiziksel ve Kimyasal Özellikleri Arasında Regresyon Modellerin Belirlenmesi
2021
Journal:  
Soil Studies
Author:  
Abstract:

Toprakta sıcaklık alanının oluşumu ve ısı transferinin gerçekleşmesi toprakların ısısal özelliklerinin değişimi ile ilişkili olmaktadır. Isısal özellikler iklim faktörlerine ve toprak özelliklerine bağlı olarak değişmektedir. Bu araştırmada topraklarının hacimsel ısı kapasitesi, ısısal yayınım ve ısı iletkenliği katsayıları gibi ısısal özellikleri ile deneysel olarak daha kolay belirlenebilen bazı fiziksel ve kimyasal toprak özellikleri (EC, OM, Kil, Silt, Kum, HA, ) arasında regresyon modeller oluşturulmuştur. Toprakların hacimsel ısı kapasitesiyle EC, OM, kil, silt, kum ve HA özellikleri arasında yapılan regresyon modelinin istatistiksel anlamlılık düzeyi (p=0.001) ve regresyon katsayısı (R2=0.76) yüksek olarak belirlenmiştir. Bağımsız değişkenlere hacimsel nem içeriğinin ( ) eklenmesi modellerin performasını (R2=0.77-0.99) yükseltmiş; , EC, OM, Kil, Silt, Kum, HA özelliklerini kapsayan regresyon modelinin istatistiksel anlamlılık düzeyi (p=0.000) ve regresyon katsayısı çok yüksek olarak saptanmıştır. Toprakların ısısal yayınım katsayısı ile EC, OM, Kil, Kum, Silt, HA, özellikleri arasındaki regresyon modelleri için R2=0.76 ve 0.79 (p=0.000 ve 0.002) olarak saptanmıştır. Regresyon modellerinin toprak özelliklerinin karesi, karekökü ve çarpımını kapsayan polinomlarla ifadesi modellerin performansını yükseltmiş; Kil, , Kil2, 2, , (EC•HA), , OM, OM2, HA toprak özelliklerini içeren model yüksek düzeyde istatistiksel anlamlılık (p=0.001) göstermiş ve daha yüksek regresyon katsayısı (R2=0.90) ile karakterize edilmiştir. Isı iletkenliği katsayı ile Kil, Silt, Kum, HA, toprak özellikleri arasındaki regresyon modelinin performansı yüksek (R2=0.71; p=0.001); , Kum, Kil, Silt, HA, EC2, OM2, HA2, ,EC, OM, parametreleri arasındaki modelin performansı ise çok yüksek (R2= 0.91; p= 0.012) olarak belirlenmiştir. Elde edilen regresyon modellerin, toprakların ısısal özelliklerinin tahmin edilmesinde uygulanabilirliği mümkün gözükmektedir.

Keywords:

Determination Of Regression Models Between Thermal Properties Of Soils and Some Physical and Chemical Properties
2021
Journal:  
Soil Studies
Author:  
Abstract:

The formation of the temperature field in the soil and the realization of heat transfer are related to  the change of the thermal properties of the soils. Thermal properties vary depending on climate factors  and soil properties. In this study, regression models were created between the thermal properties of  soils such as volumetric heat capacity, thermal diffusivity and thermal conductivity coefficients and  some physical and chemical soil properties (EC, OM, Clay, Silt, Sand, Db, θ ) that could be determined  more easily experimentally. The statistical significance level (p = 0.001) and regression coefficient (R2 =  0.76) of the regression model made between the volumetric heat capacity of soils and the properties  of EC, OM, Clay, Silt, Sand and Db were determined to be high. Adding volumetric moisture content  (θ ) to independent variables increased the performance of the models (R2 = 0.77-0.99) the statistical  significance level (p = 0.000) and the regression coefficient of the regression model including θ, EC,  OM, Clay, Silt, Sand, Db properties were found to be very high. The thermal diffusion coefficient of soils  and the regression models between EC, OM, Clay, Sand, Silt, Db, θ properties were determined as R2 =  0.76 and 0.79 (p = 0.000 and 0.002). The expression of regression models with polynomials including  the square, square root and product of soil properties increased the performance of the models the  model including Clay, θ, Clay2, θ, √OM , (EC·Db), √Clay , OM, OM2, Db soil properties showed high  level of statistical significance (p = 0.001) and was characterized by a higher regression coefficient (R2 =  0.90). The performance of the regression model between the thermal conductivity coefficient and Clay,  Silt, Sand, Db, θ soil properties is high (R2 = 0.71 p = 0.001) the performance of the model among the  parameters θ, Sand, Clay, Silt, Db, EC2, OM2, Db2, θ2 , EC, √OM, was determined to be very high (R2  = 0.91 p = 0.012). It seems possible that the regression models obtained can be applied in estimating  the thermal properties of soils.

Keywords:

Citation Owners
Information: There is no ciation to this publication.
Similar Articles








Soil Studies

Journal Type :   Ulusal

Metrics
Article : 188
Cite : 862
2023 Impact : 0.314
Soil Studies