üsulla, sıxlığı silindr, struktur tərkibi isə ələk dəstində bəzi dəyişikliklər etməklə Savvinov üsulu
ilə təyin edilmişdir. Torpağın bir sıra aqrofiziki göstəriciləri hesabi yolla tapılmışdır.
Tədqiqatlarda analiz metodlarndan aşağıdakılar istifadə edilmişdir:
Klassik statistika. Hər bir torpaq nümunəsi üçün aqrofiziki xassələrin bir sıra parametrik
və qeyri-parametrik statistik xarakteristikaları uyğun düsturlarl əsasən [12] S-PLUS 2000
Professional proqram paketi vasitəsilə hesablanmışdır [70].
Geostatistika. Torpağın aqrofiziki xassələrinin geostatistik analizi SURFER 8.0 və
VESPER 1.6 proqram paketləri ilə aparılmışdır [71, 75]. Regeonal dəyişənlər nəzəriyyəsinə
əsaslanan geostatistikanın nəzəri əsasları elmi ədəbiyyatda kifayət qədər şərh edilmişdir [1, 7, 11,
15, 19, 30, 36-39, 42, 48, 50, 52, 62, 63, 78].
Keçən əsrin 80-90-cı illərindən başlayaraq indiki dövrə qədər geostatistikanın
torpaqşünaslıqda, aqrofizikada və əkinçilikdə tətbiqi yüksələn xətlə davam etməkdədir. Klassik
statistik təsadüfi paylanma modelinə uyğun olaraq, geostatistika regional paylanma modeli təklif
edir. Regional paylanma modeli müəyyən ərazinin bir neçə Z
i
(X
i
,Y
i
) nöqtəsində ölçülmüş hər
hansı G(Z
i
) torpaq xassəsinin kəmiyyət göstəricisinin bu ərazi üzrə statistik qiymətləndirilməsi
zamanı məkan koordinatlarından asılılığı nəzərə alır və G-nin ölçülmədiyi nöqtələrdə
qiymətləndirmə aparmağa imkan verir. Bu halda hər bir nöqtədə G-nin qiyməti təsadüfi
kəmiyyət, G(Z
i
) çoxluğu isə təsadüfi funksiya olar [15, 18, 77, 78].
Klassik statistikada dispersiyanın qiymətləndirilməsinə uyğun olaraq, geostatistikada
dispersiya yalnız nöqtələr arasındakı məsafədən asılı olmaqla aşağıdakı düsturla qiymətləndirilir:
)
(
1
2
)
(
)
(
)
(
1
)
(
2
h
N
i
i
i
Z
G
h
Z
G
h
N
h
,
burada N(h) – aralarındakı məsafə h (laq məsafə) olan nöqtələr cütünün sayı, G(Z
i
) və G(Z
i
+h) –
təsadüfi kəmiyyətin Z
i
və Z
i
+h nöqtələrindəki qiymətləridir. γ(h) bir-birindən
h məsafədə olan iki
nöqtə üçün təsadüfi kəmiyyətin qiymətlər fərqi olub semidispersiya, uyğun olaraq γ(h) asılılığı
semivarioqram, 2γ(h) asılılığı isə varioqram adlanır.
Odur ki, G(Z
i
+h) – G(Z
i
) fərqinin kvadratı üçün seçmə dispersiya (
2
i
S
) aşağıdakı düsturla
hesablana bilər:
)
(
1
2
2
1
)
(
1
h
N
i
i
i
i
g
g
h
N
S
,
burada
g
i
= [G(Z
i
+h) – G(Z
i
)]
2
.
Göründüyü kimi varioqram koordinatdan asılı olaraq hər hansı G təsadüfi kəmiyyətinin
məkan dəyişkənliyini və ya məkan paylanmasının strukturunu əks etdirir. Nəzəri olaraq
0
h
olanda
0
)
(
h
olmalıdır, lakin təcrübələr göstərir ki, əksər hallarda
0
)
0
(
0
C
olur. C
0
qalıq dispersiya (Nugget) adlanır. O, torpaq nümunələri götürülən nöqtələr arasındakı məsafədən
daha kiçik məsafələrdə dəyişkənliyi xarakterizə edir, nümunələrin götürülməsi və təcrübi
ölçmənin analitik xətaları ilə əlaqədardır.
Adətən γ(h) funksional asılılığı h-ın artması ilə əvvəlcə artır, maksimum qiymətinə
çatdıqdan sonra təqribən sabit qalır (Şəkil 1). γ(h)-ın maksimum qiymətinə uyğun
olan dispersiya
hüdud dispersiyası (Sill) adlanır (C). C təqribən dəyişən kəmiyyətin bütün nöqtələr üzrə klassik
seçmə dispersiyasına bərabərdir (C ≈ S
2
).