A van Genuchten-függvény paramét\ud ereit átnézetes talajtérképi \ud információkból becsl\ud ő\ud módszerek összehasonlítása és \ud továbbfejlesztésük lehet\ud ő\ud ségei | Comparison of pedotransfer functions to estimate the van Genuchten parameters from soil survey information

摘要

Kutatásunk célja a víztartóképesség-függvény (VKF) paramétereit az átnézetes térképeink adattartalmával becslő módszerek megbízhatóságának összehasonlítása és továbbfejlesztésük vizsgálata a Magyarországi Részletes Talajfizikai és Hidrológiai Adatbázison (MARTHA).Az irodalomban fellehető módszerek közül VKF-becslő módszert hazai átnézetes talajtérképi információkra eddig egyedül a Kreybig térképekre alkalmazták ( et al., 2012). Ők a talaj higroszkópossága (hy) alapján becsülték adott talaj FAO (1995) fizikai féleség kategóriába tartozását. és munkatársai (1999) és (2003) pedotranszfer-függvényei alapján rendelték továbbá a talajhoz a fizikai féleség kategóriára meghatározott víztartóképesség-függvény (VKF) van Genuchten paramétereit (HYPRES_hy és HUNSODA_hy módszerek). és munkatársai (2012) eljárását követve, a MARTHA adatbázison vizsgáltuk a hy és az ötkategóriás FAO fizikai féleség kapcsolatát. A fizikai féleség becslését az Arany-féle kötöttség (K) alapján is kidolgoztuk. és munkatársai (1999) módszerével meghatároztuk a MARTHA adatbázis talajainak a FAO fizikai féleség kategóriákra jellemző víztartóképességfüggvényeinek van Genuchten paramétereit. A meghatározást a pF6,2 értéken felül a legalább három, majd a legalább öt mért víztartóképesség-értékű talajmintákon végeztük.Megállapítottuk, hogy a K alapján hatékonyabb a talajminták FAO fizikai féleség kategóriába sorolása, mint a hy alapján.Abban az esetben, amikor nem áll rendelkezésre mechanikai összetétel és a fizikai féleség kategóriába történő besorolást a talaj higroszkópossága alapján végezzük, akkor a VKF-becslés megbízhatósága szignifikánsan rosszabb. Hazai talajmintákon vizsgálva a MARTHA adatbázison pontosított VKF-becslő módszerek szignifikánsan megbízhatóbbak a HYPRES és HUNSODA VKF-becslő módszereinél. A hy-ból kiinduló MARTHA VKF-becslések annak ellenére szignifikánsan megbízhatóbbak a WÖSTEN és munkatársai (1999) módszerénél (HYPRES), hogy utóbbit nem rontja a fizikai féleségbe sorolás hibája.A dolgozat az EU FP7/2007-2013 (Nr. 263188) MyWater és a TÁMOP-4.2.2.A-11/1/KONV-2012-0064 projekt keretében készült. A TÁMOP projekt az Európai Unió támogatásával, az Európai Szociális Alap társfinanszírozásával valósul meg.\ud | \ud The aim of the research was to compare the reliability of the methods used to estimate the parameters of the soil water retention curve (SWRC) from Hungarian soil map information and to investigate how the methods could be improved, using 11,470 soil horizon data series from the Hungarian Soil Hydrophysical Dataset (the MARTHA dataset).Among the methods found in the literature, the SWRC estimation method has only yet been tested in Hungary for the Kreybig Digital Soil Information System ( et al., 2012). These authors determined the FAO texture class (FAO, 1995) of the given soil on the basis of soil hygroscopic data (hy). Then class pedotransfer functions (class PTFs) derived on the HYPRES dataset by Wösten et al. (1999) and on the HUNSODA dataset by (2003) were used to estimate van Genuchten parameters of the SWRC for the mapped texture classes (HYPRES_hy and HUNSODA_hy).The relationship between hy and the five FAO texture classes was then tested on the MARTHA dataset following the procedure of BAKACSI et al. (2012). Texture was also estimated on the basis of the upper limit of plasticity according to Arany (K).The van Genuchten parameters of the characteristic SWRC for each FAO texture class were calculated on the training set of MARTHA using the method of W et al. (1999). The calculation was first carried out for soil samples having at least three measured water retention values (MARTHA_min3pF) and then only for those where at least five θ(h) data pairs were available (MARTHA_min5pF).It was found that the FAO texture class of soil samples could be assigned more efficiently on the basis of K than using hy.In cases where data on the particle size distribution were not available and FAO texture class was given on the basis of soil hygroscopicity, the reliability of SWRC estimation was significantly worse.For Hungarian soil samples, SWRC estimation methods derived on the MARTHA dataset were found to be significantly more reliable than the HYPRES and HUNSODA methods. The SWRC estimations calculated from hy were significantly more reliable for this dataset than those of HYPRES method of W et al. (1999), despite the fact that the latter was not influenced by errors in texture classification.\ud