İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklar
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Agronomi›Bitki Örtüsü Kesme Modellemesi — Bitki Örtüsü Tarafından Yağmurun Bölünmesi
Process / pipelineEcohydrology / forest hydrology

Bitki Örtüsü Kesme Modellemesi — Bitki Örtüsü Tarafından Yağmurun Bölünmesi

Rainfall Canopy Interception Modeling · Ayrıca şöyle bilinir: interception loss modeling, canopy rainfall partitioning, forest interception modeling, throughfall-stemflow modeling

Bitki örtüsü kesme modellemesi, bitki örtüleri tarafından yakalanan ve daha sonra toprağa ulaşmadan atmosfere geri buharlaşan yağmur kesrini ölçer. Tarım, ormancılık ve hidroloji alanlarında uygulanan bu yöntem, brüt yağışı düşen su, gövde akışı ve kesme kaybı olarak böler. Bitki örtüsü yapısını — özellikle yaprak alan indeksi ve bitki örtüsü depolama kapasitesi — su dengesi bileşenlerine bağlayarak, yöntem sulama programlamasını, havza yönetimini ve ürün su kullanım tahminini bilgilendirir.

ScholarGate
  1. Process / pipeline
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Bitki Örtüsü Kesme Modellemesi
Penman-Monteith Denklemi

Ne zaman kullanılır

Bitki örtüsü kesme modellemesi, yağmurun bölünmesinin su dengesi, sulama veya akış hesaplamalarını etkilediği ve bitki örtüsünün yüzey örtüsünün önemli bir kesrini oluşturduğu durumlarda uygundur. Orman hidrolojisi, agro-ormancılık, yoğun bitki örtüsüne sahip ürünler (mısır, şeker kamışı, üzüm bağları) ve havza ölçekli su dengesi çalışmaları için çok uygundur. Yöntem, ölçülmüş veya uzaktan algılanan bitki örtüsü parametreleri (YAI, depolama kapasitesi) ve sürekli veya olay tabanlı bir yağış kaydı gerektirir. Kesme kaybının ihmal edilebilir olduğu seyrek bitki örtüleri (YAI < 0.5) için veya araştırma sorusunun toprağın altındaki süreçlerle ilgili olduğu ve gelen yağmurun bölünmesinden etkilenmediği durumlarda daha az uygundur.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Fiziksel temelli: bitki örtüsü yapısını (YAI, depolama kapasitesi) ölçülebilir hidrolojik akışlara bağlar.
  • Tek bitkiden havza düzeyine kadar ölçeklenebilir ve uzaktan algılama ile elde edilen bitki örtüsü parametreleriyle uyumludur.
  • Hem basit analitik (Gash) hem de ayrıntılı sürece dayalı (Rutter) formülasyonlar mevcuttur, bu da model karmaşıklığının veri kullanılabilirliğine uymasını sağlar.
  • Çeşitli iklimlerde orman, tarla ürünü ve karışık bitki örtüsü sistemlerinde yaygın olarak doğrulanmıştır.
  • Doğrudan kök bölgesine giren etkili yağmur miktarını ölçerek sulama programlama doğruluğunu artırır.
Sınırlılıklar
  • Bitki örtüsü depolama kapasitesi S'nin doğrudan ölçülmesi zordur ve fenolojik aşamaya göre değişir, bu da parametrelendirmeyi belirsiz hale getirir.
  • Islak bitki örtüsü buharlaşma tahminleri, nadiren saha ölçeğinde ölçülen varsayılan aerodinamik dirence duyarlıdır.
  • Bitki örtülerinin uzamsal heterojenliği (boşluklar, kümeler, kenar etkileri) tek değerli parametrelerle yakalanması zordur.
  • Çoğu analitik formülasyon, durağan fırtına istatistiklerini varsayar ve konvektif veya yüksek derecede aralıklı yağış rejimlerinde yetersiz performans gösterebilir.

SSS

Rutter ve Gash modelleri arasındaki fark nedir?

Rutter modeli sürekli bir sürece dayalı simülasyondur: diferansiyel bir su dengesi kullanarak her zaman adımında bitki örtüsü su deposunu izler ve yüksek çözünürlüklü yağış verileri için uygundur. Gash modeli, kesme kaybını cebirsel olarak hesaplamak için ortalama fırtına istatistiklerini — fırtına boyutu, yoğunluğu ve fırtına arası buharlaşma — kullanan analitik bir olay tabanlı formülasyondur. Gash modeli hesaplama açısından daha hafiftir ve uzun kayıtlara uygulandığında genellikle karşılaştırılabilir doğruluk sağlar, ancak durağan yağış istatistikleri gerektirir ve yüksek derecede aralıklı veya konvektif iklimlerde daha az performans gösterir.

Bitki örtüsü depolama kapasitesi pratikte nasıl ölçülür?

En yaygın saha yaklaşımı eşleştirilmiş gösterge yöntemidir: bitki örtüsü altında düşen su ve gövde akışı ölçülürken, açık alandaki bir gösterge brüt yağışı kaydeder. Net yağışın brüt yağışa göre regresyonu, serbest düşen su kesrini ve kesişim olarak depolama kapasitesi tahminini verir. Kesilmiş dalları ıslatıp sonra boşaltarak veya bitki örtüsü ıslaklık sensörü verilerini yağmurla karşılaştırarak doğrudan ölçüm de kullanılır ancak daha zahmetlidir. YAI'nin uzaktan algılanması, ampirik YAI-S ilişkileriyle birleştirildiğinde, daha büyük ölçeklerde pratik bir alternatif sunar.

Bitki örtüsü kesme modellemesi yıllık ürünlere uygulanabilir mi?

Evet, ancak yayınlanan parametrelendirmelerin çoğu ormanlar için geliştirilmiştir. Mısır, buğday ve soya fasulyesi gibi yıllık ürünler, ağaçlardan daha düşük ve mevsimsel olarak daha değişken bitki örtüsü depolama kapasitelerine (tipik olarak 0.3–1.5 mm) sahiptir. YAI tabanlı depolama kapasitesi tahmini, özellikle YAI büyüme mevsimi boyunca hızla değiştiği için ürünler için kullanışlıdır. Dik gövdeli ürünlerde gövde akışı kesirleri ormanlardan daha yüksek olabilir ve bu akış düşen su ile birleştirilmek yerine açıkça bölünmelidir.

Gash analitik modelini çalıştırmak için minimumda hangi verilere ihtiyaç vardır?

Minimumda şunlara ihtiyacınız vardır: (1) bireysel fırtına toplamlarının (brüt yağış) bir kaydı, (2) bitki örtüsü depolama kapasitesi S'nin bir tahmini, (3) serbest düşen su katsayısı p ve gövde akışı katsayısı pt ve (4) fırtınalar sırasında ortalama ıslak bitki örtüsü buharlaşma oranı ile ortalama yağış oranı (E-bar/R-bar). Son terim meteorolojik veriler (net radyasyon, sıcaklık, nem, rüzgar hızı) veya bitki türü için literatür tabanlı bir tahmin gerektirir. Ölçülmüş düşen su ve gövde akışı verileri, modeli çalıştırmak için kesinlikle gerekli olmasa da, doğrulama için esastır.

Kaynaklar

  1. Rutter, A. J., Kershaw, K. A., Robins, P. C., & Morton, A. J. (1971). A predictive model of rainfall interception in forests. Agricultural Meteorology, 9, 367–384. link ↗
  2. Gash, J. H. C. (1979). An analytical model of rainfall interception by forests. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 105(443), 43–55. DOI: 10.1002/qj.49710544304 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Rainfall Canopy Interception Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/agronomy/canopy-interception

Bu yönteme atıf yapanlar

Penman-Monteith Denklemi

Benzer yöntemler

Kanopi Örtüsü TahminiPenman-Monteith DenklemiYaprak Alanı İndeksiKanopi Boşluk OranıÜrün Verimi TahminiAgrometeorolojik Verim ModeliEddy Kovaryansı

İlgili referans kavramlar

Yağış-Akış ModelleriHavza ve Yüzey Akışı SüreçleriBuharlaşma ve EvapotranspirasyonHidrolojik ModellemeDağıtık ve Fiziksel Temelli ModellerHidrolojik Döngü

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Canopy Interception Modeling (Rainfall Canopy Interception Modeling). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/agronomy/canopy-interception · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Multiple contributors (Rutter et al. 1971; Gash 1979 for principal analytical frameworks)
Year
1971–1979 (foundational models; continuous development since)
Type
Process-based hydrological model
DataType
Precipitation time-series, leaf area index, canopy storage capacity, meteorological measurements
Subfamily
Ecohydrology / forest hydrology
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil