Azərbaycan Respublikası Kənd Təsərrüfatı Nazirliyi Aqrar Elm Mərkəzi

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Şəkil 1.  Adi semivarioqram modeli. 
C
0
 +C
1
 
C
0
 
C
1
 
Lag məsafə, h 
 
R 
Se
mi
d
is
p
er
si
y
a,  
γ 
(h
) 
Geostatistik 
model 
Təcrübi varioqram 
 
Struktur və ya məkan dispersiyası (C
1
) C ilə C
0
-ın fərqinə bərabərdir (C
1
 = C – C
0
). C-yə 
uyğun  olan  h  məsafəsi  korrelyasiya  məsafəsi  və  ya  korrelyasiya  radiusu  (R)  adlanır  və  məkan 
asılılığının sərhəddini göstərir.            
Varioqram  modelləri.  Praktiki  geostatistikada  təcrübi  varioqrama  uyğun  nəzəri  modelin 
seçilməsi mühüm məsələ olub, modelləşdirmənin dəqiqliyini şərtləndirir. Tədqiqatlarda bir sıra 
varioqram  modellərindən  istifadə  olunur  [11,  15,  38,  48,  50,  78].  Bizim  tədqiqatın  nəticələrinə 
uyğun nəzəri modellər aşağıda göstərilmişdir.   
        Hüdudlu xətti model: 

















R
h
C
C
h
R
h
R
h
C
C
h
,
)
(
0
,
)
(
1
0
1
0


 
        Kürəvi model: 

































R
h
C
C
h
R
h
R
h
R
h
C
C
h
,
)
(
0
,
2
1
2
3
)
(
1
0
3
1
0


    
        Eksponensial model: 
0
,
3
exp
1
)
(
1
0
















h
R
h
C
C
h

 
Dəyişən  kəmiyyətin  məkan  asılılığının  təsnifatı  üçün  dispersiyaların  nisbətindən  istifadə 
olunur [33]. Bu kəmiyyətlər aşağıdakı ifadələrlə təyin edilir. 
        Məkan asılılıq dərəcəsi (DSD): 
%
100
%
100
1
0
0

















C
C
C
Sill
Nugget
DSD
  
        Məkan asılılıq göstəricisi (DSI): 
%
100
%
100
1
0
1


















C
C
C
Sill
Nugget
Sill
DSI
    
        DSD-nin qiymətlərinə uyğun məkan asılılığı aşağıdakı kimidir: 
>0.75 – zəif; 0.50-0.75 – orta-zəif; 0.25-0.50 – orta-güclü; <0.25 – güclü. 

---

 
 
DSI-nin  təyinindən  göründüyü  kimi,  o  dəyişən  kəmiyyətin  tədqiq  olunduğu  miqyasda 
məkan  strukturunu  göstərir.  DSI  =  0  qiyməti  dəyişən  kəmiyyətin  verilmiş  miqyasda  məkan 
strukturunun olmadığına, DSI = 100 isə güclü məkan strukturunun olduğuna dəlalət edir. Həmişə 
DSI = 100 – DSD olur.    
Optimal  interpolyasiya  –  kriqinq.  Geostatistika  təsadüfi  kəmiyyəti  hər  hansı  ərazinin 
istənilən  ölçmə  aparılmayan  nöqtəsində,  ölçmə  aparılan  nöqtələrə  əsasən  qiymətləndirməyə 
imkan  verir.  Bu  məqsədlə  geostatistikada  kriqinq  adlanan  interpolyasiya  metodundan  istifadə 
olunur.  Kriqinq  dispersiyanın  minimumluğunu  təmin  edən  optimal  interpolyasiya  metodudur. 
Kriqinq-interpolyasiyanın  son  nəticəsi  tədqiq  olunan  ərazidə  təsadüfi  kəmiyyətin  topoizoplet 
xətlərinin  qurulmasından,  yəni  tədqiqat  nöqtələrdən  optimal  qaydada  keçirməklə  təsadüfi 
kəmiyyətin  orta  qiymətlərinin  eyni  olduğu  xətləri  əks  etdirən  topoizoplet  kartoqramının 
qurulmasından ibarətdir. Kriqinq-interpolyasiya metodunun mahiyyəti və riyazi-statistik əsasları 
elmi ədəbiyyatda geniş şərh edilmişdir [1, 38, 48, 51, 57, 59, 62, 78].  
Klassik  statistik  analiz.  Cədvəl  1-də  açıq-şabalıdı  torpağın  tədqiq  edilmiş  aqrofiziki 
xassələrinin və strukturunun təsadüfi paylanma modelinə uyğun parametrik  
və  qeyri-parametrik  statistik  göstəriciləri  verilmişdir.  Təsadüfi  kəmiyyətin  parametrik  statistik 
göstəricilərlə qiymətləndirilməsi üçün paylanmanın normal qanununa tabe olması mühüm şərtdir 
(ümumiyyətlə istənilən halda kəmiyyətin paylanmasının normal qanuna tabe olması arzu olunan 
xüsusiyyətdir). Lakin qeyri-parametrik və geostatistik qiymətləndirilmə adətən median qiymətinə 
əsasən aparılır və paylanma qanununun xarakteri ilə şərtlənmir.  
 Məlumdur  ki,  kəmiyyətin  normal  paylanması  onun  orta  (
X
)  və  median  (X
med
) 
qiymətlərinin  eyni,  asimmetriya  (A
s
)  və  eksses  (E
s
)  əmsallarının  sıfra  bərabər  olması  ilə 
xarakterizə  olunur.  Adətən  A
s
  və  E
s
  kəmiyyətlərinin  qiymətləri  vahidi  aşmadıqda  paylanmanı 
təqribən  normala  yaxın  hesab  etmək  olar.  Cədvəl  1-dən  göründüyü  kimi  torpağın  tədqiq  edilən 
xassələri  üçün  bu  əmsalların  qiymətləri  70-90%  0-1  intervalında  dəyişir.  Bundan  başqa  orta  və 
median qiymətləri arasındakı nisbi fərq  
Torpağın aqrofiziki xassələrinin və strukturunun statistik xarakteristikaları   
                                                                                                                                                                               
Cədvəl 1 
Xassə 
Statistik xarakteristika  
X
min 
X
0.25 
X
 
X
med 
X
0.75 
X
max 
C
v
, % 
A
s 
E
s 
Aqrofiziki xassələr 
W, % 
4.18 
5.84 
6.24 
6.19 
6.63 
8.40 
12.9 
0.13 
0.99 
ρ
b
, q/sm
3
 
 
0.995 
1.135 
1.227 
1.228 
1.320 
1.434 
9.6 
0.05 
-1.03 
θ
v
, %
 
 
4.58 
6.82 
7.66 
7.48 
8.61 
10.81 
16.8 
0.16 
0.01 
ɛ
t
, %
 
 
45.89 
50.18 
53.65 
53.66 
57.17 
62.45 
8.3 
0.02 
-1.01 
TS, % 
32.00 
38.02 
44.46 
43.70 
49.75 
62.76 
17.9 
0.25 
-0.84 
ND 
0.073 
0.119 
0.145 
0.144 
0.165 
0.223 
22.7 
0.35 
-0.37 
NE, mm 
9.16 
13.64 
15.28 
14.96 
17.23 
21.62 
17.1 
0.17 
-0.09 
Struktur tərkibi (miqdar – %, ölçü – mm) 
>10 
1.39 
4.93 
7.69 
7.04 
9.10 
23.25 
56.4 
1.31 
2.36 
10-8 
0.00 
0.30 
0.51 
0.50 
0.69 
1.55 
60.3 
0.85 
1.59 
8-5.6 
3.07 
4.89 
6.63 
6.46 
8.18 
11.89 
33.4 
0.44 
-0.35 
5.6-2 
11.70 
16.74 
19.41 
19.88 
21.86 
26.73 
17.8 
0.19 
-0.56 
2-1 
13.38 
18.58 
19.99 
19.89 
21.69 
24.67 
12.0 
0.20 
0.02 
1-0.25 
13.37 
20.45 
22.07 
21.69 
23.64 
31.46 
13.4 
0.31 
1.83 
0.5-0.25 
6.21 
9.93 
11.44 
11.10 
12.85 
16.40 
18.9 
0.30 
-0.16 
<0.25 
7.74 
10.15 
12.26 
11.90 
13.31 
21.07 
22.8 
1.02 
1.69 
10-0.25 
68.18 
78.32 
80.04 
80.88 
82.53 
88.40 
5.7 
0.76 
0.58 
5.6-0.5 
46.70 
59.39 
61.46 
62.13 
64.31 
71.26 
8.1 
0.59 
0.78 
2-0.25 
34.33 
50.33 
53.50 
53.15 
56.90 
67.00 
10.8 
0.33 
1.59 
K
str
 
2.14 
3.61 
4.26 
4.23 
4.72 
7.62 
27.5 
0.63 
0.79 
*
H
n
, m 
831.0 
836.0 
838.8 
839.0 
842.0 
847.0 
0.42 
0.14 
-0.44 

---