View More View Less
  • 1 Talajtani és Agrokémiai Intézet, 1022 Budapest, Herman Ottó út 15, Hungary
Restricted access

Purchase article

USD  $25.00

1 year subscription (Individual Only)

USD  $184.00

Az 1980-as évek elejétől kezdődően a geostatisztikai módszerek és a regio-nalizált változók elmélete egyre szélesebb körben került felhasználásra a talajtérké-pezésben, illetve a tágabb értelemben vett talajtani kutatásokban. Ez annak tulajdo-nítható, hogy a talaj ideális médium a geostatisztika megközelítéseire, mely a talaj-tanos szakemberek részéről számos elméleti, illetve gyakorlati fejlesztést eredmé-nyezett, mint például a nem normál eloszlások kezelhetősége, a nem stacionárius valószínűségi függvények, illetve a lokális és térbeli bizonytalanság értékelése. A talajtérképezés szemlélete és gyakorlata drasztikusan megváltozott a geostatisz-tikának köszönhetően, hisz számos talajtulajdonság térbeli változékonysága mutat folytonosságot a térben (és időben egyaránt), mely a geostatisztika megközelítései-vel sikeresen modellezhető. Napjaink digitális talajtérképezése nagymértékben támaszkodik a geostatisztika nyújtotta lehetőségekre, melyre számos hazai és nem-zetközi példát találunk.

Dolgozatunk legfőbb célja az volt, hogy bemutassuk, miként is változott a talaj-térképezés szemlélete és gyakorlata az 1980-as évektől egészen napjainkig illetve, hogy miként is adaptálták a geostatisztikai megfontolásokat és a regionalizált válto-zók elméletét a talajtérképezésben, illetve a tágabb értelemben vett talajtani kutatá-sokban. Emellett bemutattuk a térinformatikai szoftverek potenciálját a geosta-tisztikai elemzésekben és a talajtulajdonságok digitális térképezésében. Ugyanakkor rámutattunk arra is, hogy a térinformatikai eszköztárak nem megfelelő használata téves eredményre és következtetésre vezethet, melynek oka lehet a mögöttes kon-cepciók ismeretének a hiánya, illetve bizonyos félreértelmezések. Ezért munkánk-ban bemutattunk néhány fontosabb fogalmat (például: a stacionaritást), mely elen-gedhetetlen kelléke a geostatisztikai modellalkotásnak, ugyanakkor számos félreér-telmezés okozója is. Továbbá rávilágítottunk a feltáró variográfia szerepére, illetve az azt kiegészítő szakmai ismeretek fontosságára, melyek segítségével a geostatisztika hasznos eszköze lesz a talajban lejátszódó jelenségek térbeli modelle-zésének és megértésének.

Munkánkat a K105167 OTKA pályázat támogatta.

  • BAXTER, S. J. & OLIVER, M. A., 2005. The spatial prediction of soil mineral N andpotentially available N using elevation. Geoderma. 128. 325339.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • BÁRDOSSY, GY. , 2006. Geologic and geostatistical evaluation of spatial variability. Acta Geologica Hungarica. 49. 89101.

  • BOURENNANE, H. & KING, D., 2003. Using multiple external drifts to estimate a soil variable. Geoderma. 114. 118.

  • BOURENNANE, H., DÉRE, CH., LAMY, I., CORNU, S., BAIZE, D., VAN OORT, F. & KING, D., 2006. Enhancing spatial estimates of metal pollutants in raw wastewater irri-gated fields using a topsoil organic carbon map predicted from aerial photo-graph. Science of the Total Environment. 361. 229248.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • BURGESS, T. M. & WEBSTER, R., 1980a. Optimal interpolation and isarithmic mapping of soil properties. I. The semivariogram and punctual kriging. Journal of Soil Science. 31. 315331.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • BURGESS, T. M. & WEBSTER, R., 1980b. Optimal interpolation and isarithmic mapping of soil properties. II. Block kriging. Journal of Soil Science. 31. 333341.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • CRESSIE, N., 1990. The origins of kriging. Mathematical Geology. 22. 239252.

  • CRESSIE, N., 1993. Statistics for Spatial Data (Revised Ed.). John Wiley and Sons, Inc. New York.

  • CSILLAG, F. & KERTÉSZ, M., 1989. Spatial variability: Error in natural resource maps? Agrokémia és Talajtan. 38. 715726.

  • CSILLAG, F., KERTÉSZ, M. & KUMMERT, Á., 1996. Sampling and mapping of hetero-geneous surfaces: Multi-resolution tiling adjusted to spatial variability.Geographical Information Systems. 10. 851875.

  • CSILLAG, F., KUMMERT, Á. & KERTÉSZ, M., 1992. Resolution, accuracy and attributes: Approaches for environmental geographical information systems. Computers, Environment and Urban Systems. 16. 289297.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • DEUTSCH, C. V. & JOURNEL, A. G., 1998. GSLIB: Geostatistical Software Library and User’s Guide. Oxford University Press. New York.

  • DOBAI A. , HOLNDONNER P. & DOBOS E., 2012. Egy digitális talajtérképezési módszer-tan bemutatása meglévo adatbázisok felhasználásával egy választott min-taterületen. In: Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában III. (Ed.: LÓKI J.) 135142. Debreceni Egyetemi Kiadó. Debrecen.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • DOBOS, E., CARRÉ, F., HENGL, T., REUTER, H.I. & TÓTH, G., 2006. Digital Soil Map-ping as a support to production of functional maps. Office for Official Publica-tions of the European Communities. Luxembourg.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • DOBOS, E., MICHELI, E. & MONTANARELLA, L., 2007. The population of a 500-m resolution soil organic matter spatial information system for Hungary. In: Digital Soil Mapping: An Introductory Perspective (Eds.: LAGACHERIE, P., MCBRATNEY, A. B. & VOLTZ, M.) 487495. Elsevier. Amsterdam.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • FARKAS, CS., RAJKAI, K., KERTÉSZ, M., BAKACSI, ZS. & MEIRVENNE, M., 2008. Spatial variability of soil hydro-physical properties: A case study inHerceghalom, Hungary. In: Soil Geography and Geostatistics: Concepts andApplications (Eds.: KRASILNIKOV, P., CARRÉ, F. & MONTANARELLA, L.) 107128. Office for Official Publications of the European Communities. Luxem-bourg.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • FÜST, A., 1981. Bányászati geometriai és geostatisztikai összefoglaló (tanszéki segédlet). NME kiadvány. Miskolc.

  • FÜST, A. & GEIGER, J., 2010. Monitoringtervezés és –értékelés geostatisztikai módsz-erekkel I.: Szakértoi véleményen alapuló, „igazoló” mintázás geostatisztikai támogatása. Földtani Közlöny. 140. 303312.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • GANDIN, L.S., 1965. Objective Analysis of Meteorological Fields (Translated from the Russian). Israel Program for Scientific Translations. Jerusalem.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • GEIGER, J., 2006a. Geostatisztika (kézirat). Szegedi Tudományegyetem Földtani és Oslénytani Tanszék. Szeged.

  • GEIGER, J., 2006b. Szekvenciális gaussi szimuláció az övzátonytestek kisléptéku het-erogenitásának modellezésében. Földtani Közlöny. 136. 527546.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • GEIGER, J., 2007. Geomatematika. JATEPress. Szeged.

  • GEIGER, J., 2012. Some thoughts on the pre- and post-processing in sequential gaus-sian simulation and their effects on reservoir characterization. In: New Horizons in Central European Geomathematics, Geostatistics and Geoinformatics (Eds.: GEIGER, J., PÁL-MOLNÁR, E. & MALVIC, T.) 1734. GeoLitera. Szeged.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • GOOVAERTS, P., 1997. Geostatistics for Natural Resources Evaluation. Oxford Uni-versity Press. New York.

  • GOOVAERTS, P., 1999a. Geostatistics in soil science: state-of-the-art and perspectives. Geoderma. 89. 145.

  • GOOVAERTS, P., 1999b. Using elevation to aid the geostatistical mapping of rainfall erosivity. Catena. 34. 227242.

  • GOOVAERTS, P., 2001. Geostatistical modelling of uncertainty in soil science.Geoderma. 103. 326.

  • GOOVAERTS, P., 2009. Geostatistical Software. In: Handbook of Applied Spatial Analysis: Software Tools, Methods and Applications (Eds.: FISHER, M. M. & GETIS, A.) 125134. Springer. Berlin.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • GRINGARTEN, E. & DEUTSCH, C. V., 2001. Teacher’s aide: Variogram interpretation and modeling. Mathematical Geology. 33. 507534.

  • HÄGERSTRAND, T., 1965. A Monte Carlo approach to diffusion. Européenes de Sociologie. 6. 4367.

  • HENGL, T., 2003. Pedometric mapping: Bridging the gaps between conventional and pedometric approaches (Ph.D. Thesis). Wageningen University. Wageningen.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • HENGL, T., 2009. A Practical Guide to Geostatistical Mapping (2nd Ed.). University of Amsterdam. Amsterdam.

  • HENGL, T., HEUVELINK, G. B. M. & ROSSITER, D. G., 2007. About regression-kriging: From equations to case studies. Computers & Geosciences. 33. 13011315.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • HENGL, T., HEUVELINK, G. B. M. & STEIN, A., 2004. A generic framework for spatial prediction of soil variables based on regesssion-kriging. Geoderma. 120. 7593.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • HEUVELINK, G. B. M., 2014. Uncertainty quantification of GlobalSoilMap products. In: GlobalSoilMap: Basis of the Global Spatial Soil Information System (Eds.: ARROUAYS, D., MCKENZIE, N., HEMPEL, J., RICHER DE FORGES, A. & MCBRATNEY, A. B.) 335340. Taylor & Francis Group. London.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • HEUVELINK, G. B. M. & WEBSTER, R., 2001. Modelling soil variation: past, present, and future. Geoderma. 100. 269301.

  • ILLÉS G. , KOVÁCS G. & HEIL B., 2011. Nagyfelbontású digitális talajtérképezés a Vaskereszt erdorezervátumban. Erdészettudományi Közlemények. 1. 2943.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • ISAAKS, E. H. & SRIVASTAVA, R. M., 1989. An Introduction to Applied Geostatistics. Oxford University Press. New York.

  • JENNY, H., 1941. Factors of Soil Formation. McGraw-Hill. New York.

  • JOURNEL, A. G., 1986. Geostatistics: Models and tools for the earth sciences. Mathe-matical Geology. 18. 119140.

  • JOURNEL, A. G. & HUIJBREGTS, CH. J., 1978. Mining Geostatistics. Academic Press. New York.

  • JOURNEL, A. G. & ROSSI, M. E., 1989. When do we need a trend model in kriging? Mathematical Geology. 21. 715739.

  • KEMPEN, B., 2011. Updating soil information with digital soil mapping (Ph.D. Thesis). Wageningen University. Wageningen.

  • KEMPEN, B., HEUVELINK, G. B. M., BRUS, D. J. & WALVOORT, D. J. J., 2014. Towards GlobalSoilMap.net products for The Netherlands. In: GlobalSoilMap: Basis of the Global Spatial Soil Information System (Eds.: ARROUAYS, D., MCKENZIE, N., HEMPEL, J., RICHER DE FORGES, A. & MCBRATNEY, A. B.) 8590. Taylor & Francis Group. London.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • KOHÁN, B. & SZALAI, J., 2014. Spatial analysis of groundwater level monitoring net-work in the Danube-Tisza Interfluve using semivariograms. HungarianGeographical Bulletin. 63. 379400.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • KRIGE, D. G., 1951. A statistical approach to some basic mine valuation problems on the Witwatersrand. Journal of the Chemical, Metallurgical and Mining Society of South Africa. 52. 119139.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • KRIGE, D. G., 1960. On the departure of ore value distributions from the lognormal model in South African gold mines. Journal of the South African Institute of Mining and Metallurgy. 61. 231244.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • LARK, R. M., 2012. Towards soil geostatistics. Spatial Statistics. 1. 9299.

  • MATÉRN, B., 1960. Spatial Variation. Reports of the Forest Research Institute ofSweden (Meddelanden från Statens Skogforskningsinstitut). 49.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • MATHERON, G., 1963. Principles of geostatistics. Economic Geology. 58. 12461266.

  • MATHERON, G., 1971. The Theory of Regionalized Variables and Its Applications. École Nationale Supérieure des Mines de Paris. Párizs.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • MCBRATNEY, A. B., ODEH, I. O. A., BISHOP, T. F. A., DUNBAR, M. S. & SHATAR, T. M., 2000. An overview of pedometric techniques for use in soilsurvey. Geoderma. 97. 293327.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • MCBRATNEY, A. B., MENDONCA-SANTOS, M. L. & MINASNY, B., 2003. On digital soil mapping. Geoderma. 117. 352.

  • MCBRATNEY, A. B. & WEBSTER, R., 1983. Optimal interpolation and isarithmic map-ping of soil properties: V. Co-regionalization and multiple sampling strategy. Journal of Soil Science. 34. 137162.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • MEUL, M. & VAN MEIRVENNE, M., 2003. Kriging soil texture under different types of nonstationarity. Geoderma. 112. 217233.

  • MINASNY, B. & MCBRATNEY, A. B., 2007. Spatial prediction of soil properties using EBLUP with the Matérn covariance function. Geoderma. 140. 324336.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • MINASNY, B., VRUGT, J. A. & MCBRATNEY, A. B., 2011. Confronting uncertainty in model-based geostatistics using Markov Chain Monte Carlo simulation.Geoderma. 163. 150162.

  • MYERS, D. E., 1989. To be or not to be… Stationary? That is the question. Mathe-matical Geology. 21. 347362.

  • NAGY I. & TAMÁS J., 2005. Cukorrépa (Beta vulgaris L.) termelési kvóták den-zitásának optimalizálása pontszeru geostatisztikai módszerekkel. Agrártu-dományi Közlemények. 18. 4650.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • ODEH, I. O. A., MCBRATNEY, A. B. & CHITTLEBOROUGH, D. J., 1994. Spatial predic-tion of soil properties from landform attributes derived from a digital elevation model. Geoderma. 63. 197214.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • ODEH, I. O. A., MCBRATNEY, A. B. & CHITTLEBOROUGH, D. J., 1995. Further results on prediction of soil properties from terrain attributes: heterotopic cokriging and regression-kriging. Geoderma. 67. 215226.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • OERTLI, J. J. & RAJKAI, K., 1988. Spatial variability of soil properties and plant cover-age on alkali soils of the Hungarian Puszta. In: Proc. of the International Sympo-sium on Solonetz Soil: Problems, Properties, Utilization (Eds.: ADAM, M., SZABOLCS, I., MILJKOVIC, N. & PLAMENAC, N.) 156161. Yugoslav Society of Soil Science. Osijek.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • OLIVER, M. A. & WEBSTER, R., 2014. A tutorial guide to geostatistics: Computing and modelling variograms and kriging. Catena. 113. 5669.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • OLIVER, M. A. & WEBSTER, R., 2015. Basic Steps in Geostatistics: The Variogram and Kriging. Springer. Cham.

  • PANNATIER, Y., 1996. Variowin: Software for Spatial Data Analysis in 2D. Springer. New York.

  • PÁSZTOR L. , BAKACSI ZS., LABORCZI A. & SZABÓ J., 2013. Kategória típusú tala-jtérképek térbeli felbontásának javítása kiegészíto talajtani adatok és adat-bányászati módszerek segítségével. Agrokémia és Talajtan. 62. 205218.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • PÁSZTOR, L., LABORCZI, A., TAKÁCS, K., SZATMÁRI, G., DOBOS, E., ILLÉS, G., BAKACSI, ZS. & SZABÓ, J., 2015. Compilation of novel and renewed, goaloriented digital soil maps using geostatistical and data mining tools. Hungarian Geographical Bulletin. 64. 4964.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • PÁSZTOR, L., SZABÓ, J. & BAKACSI, ZS., 2010. Application of the Digital Kreybig Soil Information System for the delineation of naturally handicapped areas in Hungary. Agrokémia és Talajtan. 59. 4756.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • PÁSZTOR, L., SZABÓ, J., BAKACSI, ZS., LABORCZI, A., DOBOS, E., ILLÉS, G. & SZATMÁRI, G., 2014. Elaboration of novel, countrywide maps for the satisfaction of recent demands on spatial, soil related information in Hungary. In: Global-SoilMap: Basis of the Global Spatial Soil Information System (Eds.: ARROUAYS, D., MCKENZIE, N., HEMPEL, J., RICHER DE FORGES, A. & MCBRATNEY, A. B.) 207212. Taylor & Francis Group. London.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • PÁSZTOR, L., SZABÓ, K. ZS., SZATMÁRI, G., LABORCZI, A. & HORVÁTH, Á., 2016. Mapping geogenic radon potential by regression kriging. Science of the Total Environment. 12. 883891.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • POGGIO, L. & GIMONA, A., 2014. National scale 3D modelling of soil organic carbon stocks with uncertainty propagation –An example from Scotland. Geoderma. 232–234. 284299.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • POGGIO, L., GIMONA, A. & BREWER, M., 2013. Regional scale mapping of soil proper-ties and their uncertainty with a large number of satellite-derived covariates.Geoderma. 209–210. 114.

  • POGGIO, L., GIMONA, A., BROWN, I. & CASTELLAZZI, M., 2010. Soil available water capacity interpolation and spatial uncertainty modelling at multiple geographical extents. Geoderma. 160. 175188.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • PYRCZ, M. J. & DEUTSCH, C.V., 2014. Geostatistical Reservoir Modeling. Oxford University Press. New York.

  • RAJKAI, K., 2001. Modellezés és modellhasználat a talajtani kutatásban (Szemle). Agrokémia és Talajtan. 50. 469508.

  • RAJKAI, K., MARCHAND, D. & OERTLI, J. J., 1988. Study of the Spatial Variability of Soil properties on Alkali Soils. In: Proc. of the International Symposium onSolonetz Soil: Problems, Properties, Utilization (Eds.: ADAM, M., SZABOLCS, I., MILJKOVIC, N. & PLAMENAC, N.) 150155. Yugoslav Society of Soil Science. Osijek.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • RAKONCZAI, J. & FEHÉR, ZS., 2015. A klímaváltozás szerepe az Alföld talajvíz-készleteinek idobeli változásaiban. Hidrológiai Közlemények. 95. 115.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • ROSSI, M. E. & DEUTSCH, C. V., 2014. Mineral Resource Estimation. Springer. Dordrecht.

  • SIMBAHAN, G. C., DOBERMANN, A., GOOVAERTS, P., PING, J. & HADDIX, M. L., 2006. Fine-resolution mapping of soil organic carbon based on multivariate secondary data. Geoderma. 132. 471489.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • SZALÓKI A. & SOMODI ZS., 2014. Talajok nehézfémtartalmának heterogenitás-vizsgálata geostatisztikai módszerek segítségével. In: Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában V. (Ed.: BALÁZS, B.) 359368. Debreceni Egyetemi Kiadó. Debrecen.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • SZATMÁRI G. & BARTA K., 2013. Csernozjom talajok szervesanyag-tartalmának digitális térképezése erózióval veszélyeztetett mezoföldi területen. Agrokémia és Talajtan. 62. 4760.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • SZATMÁRI, G., BARTA, K., FARSANG, A. & PÁSZTOR, L., 2015a. Testing a sequential stochastic simulation method based on regression kriging in a catchment area in Southern Hungary. Geologia Croatica. 68. 273283.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • SZATMÁRI, G., BARTA, K. & PÁSZTOR, L., 2015b. An application of a spatial simulated annealing sampling optimization algorithm to support digital soil mapping.Hungarian Geographical Bulletin. 64. 3548.

  • SZATMÁRI G. , LABORCZI A., ILLÉS G. & PÁSZTOR L., 2013. A talajok szervesanyag-készletének nagyléptéku térképezése regresszió krigeléssel Zala megye példáján. Agrokémia és Talajtan. 62. 219234.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • TAKÁCS K. , LABORCZI A., BAKACSI ZS., SZABÓ J. & PÁSZTOR L., 2015. Domborzat-modellek és urfelvételek szerepe a digitális talajtérképezésben –országos ter-moréteg vastagság térképezés. In: Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térin-formatikában VI. (Ed.: BODA J.) 413420. Debrecen Egyetemi Kiadó. Debrecen.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • TAMÁS, J., 2001. Precíziós mezogazdaság. Mezogazdasági Szaktudás Kiadó. Buda-pest.

  • TOBLER, W. R., 1970. A computer movie simulating urban growth in the Detroit Re-gion. Economic Geography. 46. 234240.

  • TÓTH, T. & KERTÉSZ, M., 1996. Application of soil-vegetation correlation to optimal resolution mapping of solonetzic rangeland. Arid Soil Research and Rehabilita-tion. 10. 112.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • TÓTH, T. & VÁRALLYAY, GY., 2001. Egy mintaterület talajának variabilitása a sófel-halmozódás tényezoi szerint. Agrokémia és Talajtan. 50. 1934.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • WEBSTER, R., 1989. Recent achievements in geostatistical analysis of soil. Agrokémia és Talajtan. 38. 519536.

  • WEBSTER, R., 1994. The development of pedometrics. Geoderma. 62. 115.

  • WEBSTER, R., 2000. Is soil variation random? Geoderma. 97. 149163.

  • WEBSTER, R., 2015. Technological developments for spatial prediction of soil proper-ties, and Danie Krige’s influence on it. The Journal of The Southern AfricanInstitute of Mining and Metallurgy. 115. 165172.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • WEBSTER, R. & BECKETT, P. H. T., 1970. Terrain classification and evaluation using air photography: a review of recent work at Oxford. Photogrammetria. 26. 5175.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • WEBSTER, R. & BURGESS, T. M., 1980. Optimal interpolation and isarithmic mapping of soil properties. III. Changing drift and universal kriging. Journal of SoilScience. 31. 505524.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • WEBSTER, R. & CUANALO DE LA C. , H. E., 1975. Soil transect correlograms of north Oxfordshire and their interpretation. Journal of Soil Science. 26. 176194.

    • Search Google Scholar
    • Export Citation
  • WEBSTER, R. & LARK, R. M., 2013. Field Sampling for Environmental Science and Management. Routledge Taylor & Francis Group. London.

  • WEBSTER, R. & OLIVER, M. A., 2007. Geostatistics for Environmental Scientists (2nd Ed.). John Wiley and Sons, Ltd. Chichester.

Senior editors

Editor(s)-in-Chief: Szili-Kovács, Tibor

Technical Editor(s): Vass, Csaba

Editorial Board

  • Bidló, András (Soproni Egyetem, Erdőmérnöki Kar, Környezet- és Földtudományi Intézet, Sopron)
  • Blaskó, Lajos (Debreceni Egyetem, Agrár Kutatóintézetek és Tangazdaság, Karcagi Kutatóintézet, Karcag)
  • Buzás, István (Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem, Georgikon Campus, Keszthely)
  • Dobos, Endre (Miskolci Egyetem, Természetföldrajz-Környezettan Tanszék, Miskolc)
  • Farsang, Andrea (Szegedi Tudományegyetem, Természettudományi és Informatikai Kar, Szeged)
  • Filep, Tibor (Csillagászati és Földtudományi Központ, Földrajztudományi Intézet, Budapest)
  • Fodor, Nándor (Agrártudományi Kutatóközpont, Mezőgazdasági Intézet, Martonvásár)
  • Győri, Zoltán (Debreceni Egyetem, Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar, Debrecen)
  • Jolánkai, Márton (Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem, Növénytermesztési-tudományok Intézet, Gödöllő)
  • Kátai, János (Debreceni Egyetem, Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar, Debrecen)
  • Lehoczky, Éva (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Makó, András (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Michéli, Erika (Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem, Környezettudományi Intézet, Gödöllő)
  • Németh, Tamás (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Pásztor, László (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Ragályi, Péter (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Rajkai, Kálmán (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Rékási, Márk (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Schmidt, Rezső (Széchenyi István Egyetem, Mezőgazdaság- és Élelmiszertudományi Kar, Mosonmagyaróvár)
  • Tamás, János (Debreceni Egyetem, Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar, Debrecen)
  • Tóth, Gergely (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Tóth, Tibor (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Tóth, Zoltán (Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem, Georgikon Campus, Keszthely)

 

International Editorial Board

  • Blum, Winfried E. H. (Institute for Soil Research, University of Natural Resources and Life Sciences (BOKU), Wien, Austria)
  • Hofman, Georges (Department of Soil Management, Ghent University, Gent, Belgium)
  • Horn, Rainer (Institute of Plant Nutrition and Soil Science, Christian Albrechts University, Kiel, Germany)
  • Inubushi, Kazuyuki (Graduate School of Horticulture, Chiba University, Japan)
  • Kätterer, Thomas (Swedish University of Agricultural Sciences (SLU), Sweden)
  • Lichner, Ljubomir (Institute of Hydrology, Slovak Academy of Sciences, Bratislava, Slovak Republic)
  • Loch, Jakab (Faculty of Agricultural and Food Sciences and Environmental Management, University of Debrecen, Debrecen, Hungary)
  • Nemes, Attila (Norwegian Institute of Bioeconomy Research, Ås, Norway)
  • Pachepsky, Yakov (Environmental Microbial and Food Safety Lab USDA, Beltsville, MD, USA)
  • Simota, Catalin Cristian (The Academy of Agricultural and Forestry Sciences, Bucharest, Romania)
  • Stolte, Jannes (Norwegian Institute of Bioeconomy Research, Ås, Norway)
  • Wendroth, Ole (Department of Plant and Soil Sciences, College of Agriculture, Food and Environment, University of Kentucky, USA)

         

Szili-Kovács, Tibor
ATK Talajtani Intézet
Herman Ottó út 15., H-1022 Budapest, Hungary
Phone: (+36 1) 212 2265
Fax: (+36 1) 485 5217
E-mail: editorial.agrokemia@atk.hu

Indexing and Abstracting Services:

  • CAB Abstracts
  • EMBiology
  • Global Health
  • SCOPUS
  • CABI

2020  
Scimago
H-index
9
Scimago
Journal Rank
0,179
Scimago
Quartile Score
Agronomy and Crop Science Q4
Soil Science Q4
Scopus
Cite Score
48/73=0,7
Scopus
Cite Score Rank
Agronomy and Crop Science 278/347 (Q4)
Soil Science 108/135 (Q4)
Scopus
SNIP
0,18
Scopus
Cites
48
Scopus
Documents
6
Days from submission to acceptance 130
Days from acceptance to publication 152
Acceptance
Rate
65%

 

2019  
Scimago
H-index
9
Scimago
Journal Rank
0,204
Scimago
Quartile Score
Agronomy and Crop Science Q4
Soil Science Q4
Scopus
Cite Score
49/88=0,6
Scopus
Cite Score Rank
Agronomy and Crop Science 276/334 (Q4)
Soil Science 104/126 (Q4)
Scopus
SNIP
0,423
Scopus
Cites
96
Scopus
Documents
27
Acceptance
Rate
91%

 

Agrokémia és Talajtan
Publication Model Hybrid
Submission Fee none
Article Processing Charge 900 EUR/article
Printed Color Illustrations 40 EUR (or 10 000 HUF) + VAT / piece
Regional discounts on country of the funding agency World Bank Lower-middle-income economies: 50%
World Bank Low-income economies: 100%
Further Discounts Editorial Board / Advisory Board members: 50%
Corresponding authors, affiliated to an EISZ member institution subscribing to the journal package of Akadémiai Kiadó: 100%
Subscription fee 2021 Online subsscription: 144 EUR / 194 USD
Print + online subscription: 160 EUR / 232 USD
Subscription fee 2022 Online subsscription: 146 EUR / 198 USD
Print + online subscription: 164 EUR / 236 USD
Subscription Information Online subscribers are entitled access to all back issues published by Akadémiai Kiadó for each title for the duration of the subscription, as well as Online First content for the subscribed content.
Purchase per Title Individual articles are sold on the displayed price.

Agrokémia és Talajtan
Language Hungarian, English
Size B5
Year of
Foundation
1951
Publication
Programme
2021 Volume 70
Volumes
per Year
1
Issues
per Year
2
Founder Magyar Tudományos Akadémia  
Founder's
Address
H-1051 Budapest, Hungary, Széchenyi István tér 9.
Publisher Akadémiai Kiadó
Publisher's
Address
H-1117 Budapest, Hungary 1516 Budapest, PO Box 245.
Responsible
Publisher
Chief Executive Officer, Akadémiai Kiadó
ISSN 0002-1873 (Print)
ISSN 1588-2713 (Online)

Monthly Content Usage

Abstract Views Full Text Views PDF Downloads
Jun 2021 2 0 0
Jul 2021 2 0 0
Aug 2021 1 1 1
Sep 2021 1 2 2
Oct 2021 11 1 1
Nov 2021 13 0 0
Dec 2021 1 0 0