Türkiye’de İkinci Ürün Soya (Glycine max L. Merrill) Yetiştirmeye Uygun Potansiyel Alanların Belirlenmesinde Coğrafi Bilgi Sistemleri Tabanlı Analitik Hiyerarşi Süreç Tekniğinin Kullanımı

Bu çalışma ile, tarımsal arazilerin optimum kullanımlarına ve ürün planlamalarına yön vermek açısından, birim alandan birden fazla türden ürün alınmasına imkan sağlanması amacıyla, ikinci ürün soyanın yetişebileceği uygun potansiyel alanlar belirlenmiştir. Bir bölgede ürünlerin yetişebileceği uygun potansiyel alanların dağılımını etkileyen en önemli faktör, o ürünün yetişmesi için ihtiyaç duyduğu ekolojik kriterlerin birbirlerine göre yapacakları etkinin ağırlık oranları olmuştur. Yapılan bu çalışmada, soyanın ikinci ürün olarak yetişmesi için ihtiyaç duyduğu ana kriterlerin (iklim, toprak, topoğrafya) ve bunlara ait alt kriterlerin (vegetasyon süresi, etkili sıcaklık toplamı, Temmuz ve Ağustos ayları ortalama sıcaklıkları, yükseklik, toprak derinliği ve arazi kullanım kabiliyet sınıfları) etkileri oranında sağlamış oldukları ağırlıklarının hesaplanmasında, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) tabanlı Analitik Hiyerarşi Süreç (AHS) tekniği uygulanmış ve potansiyel uygunluk sınıfları belirlenmiştir. Yapılan değerlendirme sonuçlarına göre, çalışma alanının % 7.65’i (5 968 013.35 hektar) çok uygun, % 4.70’i (3 666 170.55 hektar) orta uygun, % 8.43’ü (6 584 410.16 hektar) az uygun ve % 79.22’si (61 839 407.74 hektar) ise ikinci ürün olarak soya yetiştirilmesine uygun olmayan potansiyel alanlar olarak belirlenmiştir.
Anahtar Kelimeler:

İkinci ürün soya, CBS, AHS

___

  • Algan, N. (1990). Ege Bölgesi, koşullarında bazı soya hat ve çeşitlerinin adaptasyon yetenekleri üzerinde araştırmalar. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi. 27 (2), 33-47.
  • Anonim, (1985). Soya Çeşitleri ve Özellikleri. Akdeniz Tarımsal Araştırma Enstitüsü Yayını 5, 1-2.
  • Anonim, (2008). Toprak Arazi Sınıflaması Standartları Teknik Talimati ve İlgili Mevzuat http://www.tarim.gov.tr/Belgeler/Mevzuat/Talimatlar/ToprakAraziSiniflamasiStandartlariTeknik TalimativeIlgiliMevzuat Erişim Tarihi : 04.05.2018
  • Arıoğlu, H. (2013). Soya Tarımı. Çukurova Üniversitesi Ziraat Fakültesi, Tarla Bitkileri Bölümü, Adana. Armacost, L.R., Componation, P.J., Mullens, M.A., & Start, W. (1994). An AHY framework for prioritizing customer requirements in QFD : an industrialized housing application, IIE Transactions, 26 (4), 72-79.
  • Bagli, S.,Terres, J.M., Gallego, J., Annoni, A., & Dallemand, J.F. (2003). Agro-Pedo-Climatological Zoning of Italy. Monograph 20550 EN – © European Communities, Printed in Italy.
  • Bhermana, A., Sunarminto, B.H., Utami, S.N.H.,& Gunawan, T. (2013). The Combinatıon of Land Resource Evaluation Approach and Gis Applicatıon to Determine Prime Commodities for Agricultural Land Use Planning at Developed Area (A Case Study Of Central Kalimantan Province, Indonesia). ARPN Journal of Agricultural and Biological Science 8 (12), December.
  • Bouma, E. (2005). Development of comparable agro-climatic zones for the international exchange of data on the efficacy and crop safety of plant protection products, OEPP/EPPO Bulletin, 35, 233–238.
  • Büyükyazıcı, M. (2000). Analitik Ağ Süreci, Bilim Uzmanlığı Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim dalı, Ankara.
  • Dengiz, O., & Sarıoğlu, F.E. (2013). Arazi Değerlendirme Çalışmalarında Parametrik Bir Yaklaşım Olan Doğrusal Kombinasyon Tekniği. Tarım Bilimleri Dergisi.19, 101-112.
  • Dong, Z., Dong, J.G., & QIIJ, B.W. (1990). Studies On Growth Development and Yield Component of Early Maturity Soybean In Northeas China.I Some Characteristics of Growth and Early Maturity Soya Beans. Soybean Science, Shenyang Agricultural Universty Lianoning, 9(4), 265-270, China.
  • Engin, M., & Arıoğlu, H.H. (1982). Soyanın Gübrelenmesi ve Bakteri Aşılanması. Çukurova Bölgesi’ nde Soya Üretimi ve Sorunları Semineri Bildirisi, Hatay.
  • Farr, T.G., & Kobrick, M. (2000). Shuttle radar topography mission produces a wealth of data, EOS Transactions AGU, 81, 583-585.
  • He, W., Yang, S., Guo, R., Chen, Y., Zhou, W., Jia, C., ... Sun, G. (2011). Gıs- Based Evaluation of Soybean Growing Areas Suitability in China. Part III. International Federation for Information Processing AICT 346, 357-366.
  • Herridge, D.F. & Danso, S.K.A. (1995). Enhancing crop legume N2 fixation through selection and breeding, Plant Soil, 174, 51-82.
  • Hutchinson, M.F. (1995). Interpolating mean rainfall using thin plate smoothing splines. Int. J. Geogr. Info. Systems 9, 385-403.
  • İlisulu, K. (1973). Yağ Bitkileri ve Islahı,192,İstanbul. Malczewski, J. (2004). GIS-based land-use suitability analysis: a critical overview. Progress in Planning, 62 (1), 3-65.
  • Malczewski, J. (2006). Ordered weighted averaging with fuzzy quantifiers: GIS-based multi criteria evaluation for land-use suitability analysis.International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 8 (4), 270-277.
  • Manuel, P.C., Huelges, R.R., & Espanto, L.H. (1988). Adaptation of soybean in lupano. Nueva, Ecia the Philipinnes.
  • Martz, L.W., & Garbrecht, J.(1992). Numerical definition of drainage network and subcatchment areas from digital elevation models, Computers and Geosciences, 18 (6), 747 – 61.
  • Mendas, A., Hamadouche, M.A., Nechniche, H., & Djilali, A. (2007). Elaboration d’un systèmed’aide a` la décisionspatiale. Application a` la dangerosité de l’infrastructureroutière”, Journal of Decision System, 16 (3), 369-391.
  • Mendas, A., & Delali, A. (2012). Integration of Multi-Criteria Decision Analysis in GIS to develop land suitability for agriculture.Application to durum wheat cultivation in the region of Mleta in Algeria.Computers and Electronics in Agriculture, 83, 117-126.
  • Mordvıntseu, M.P., Sokolov, S.M., Vizner, V.S., & Latukhin, A.P. (1991). Early Soybean Varieties Soerl. Seletsia: Semenovodstua (Moskova), 3, 35-36 (Ru) Opytnaya Stanstiya Oroshaemogo Zemledeliya, Ershow, USSR.
  • Mounts, T.L., Wolf, W.J., & Martinez, W.H. (1987). Processing and Utilization. In Soybeans: Improvement, Production, and Uses, Second Edition, J.R. Wilcox, 1987, Madison,Wisconsin, USA.
  • Patrono, A. (1998). Multi-Criteria Analysis and Geographic Information Systems: Analysis of Natural Areas and Ecological Distributions. Multicriteria Analysis for Land-Use Management, Edited by Euro Beinat and Peter Nijkamp, Kluwer Academic Publishers, Environment and Management, 9, 271- 292, AA Dordrecht, The Netherlands.
  • Pertziger, F., & De Pauw, E. (2002). CLIMAP. An Excel-based software for climate surface mapping. ICARDA, Aleppo, Syria.
  • Prakash, T.N. (2003). Thesis (MSc), Land suitability analysis for agricultural crops: a fuzzy multicriteria decision making approach. (ITC) International Institute for Geoinformation Science and Earth Observation, Enschede, The Netherlands.
  • Roberts, E., Summerfield, R., Ellis, R., & Qi, A. (1993). Adaptation of flowering in crops to climate.Outlook Agric. 22, 105-110.
  • Saaty, T.L. (1980). The Analytıc Hierarchy Process, ISBN 0-07-054371-2, USA.
  • TUİK, (2015). http://www.tuik.gov.tr (Erişim Tarihi : 06.06.2018) Türkeş, M., Sümer, U. M., & Çetiner, G. (2000). ‘Küresel iklim değişikliği ve olası etkileri’, Çevre Bakanlığı, Birleşmiş Milletler İklim Değişikliği Çerçeve Sözleşmesi Seminer Notları (13 Nisan 2000, İstanbul Sanayi Odası), 7-24, ÇKÖK Genel. Müdürlüğü., Ankara.
  • Yılmaz, E., Ok, K., & Okan,T. (2004). Ekoturizm Planlamasında Katılımcı Yaklaşımla Etkinlik Seçimi. Cehennemdere Vadisi Örneği. T.C. Çevre ve Orman Bakanlığı, Doğu Akdeniz Ormancılık Araştırma Müdürlüğü, Çevre ve Orman Bakanlığı Yayın 237, DOA Yayın 30, Teknik Bülten 21, 56, Tarsus.