Buğday (Triticum aestivum L.) veriminin matematiksel modellenmesi

Bu çalışma Çukurova Üniversitesi Ziraat Fakültesi deneme alanında üç yıl (2000-2002) boyunca Seri-82 buğday (Triticum aestivum L.) çeşidinin yetiştirildiği bir tarla denemesi üzerinde yürütülmüştür. Çalışmada buğday bitkisi için her yıl; fizyolojik olum tarihi, maksimum yaprak alan indeksi, minimum yaprak alan indeksi, hasat indeksi, maksimum fotosentez hızı, solunum hızı ve yaprak alan indeksi sabitesi verileri belirlenmiştir. Günlük fotosentez hızı tahminine yönelik modelde; günlük brüt fotosentez, solunum hızı, maksimum ve günlük yaprak alan indeksi parametreleri kullanılmıştır. Verim tahminine yönelik olarak, kullanılan iki model söz konusudur. Modellerden biri sadece fotosentez hızını esas alırken, diğerinde toplam bitki su tüketimi, toprak yüzeyinden maksimum buharlaşma hızı ve çiçeklenme dönemindeki günlük kuru madde miktarındaki maksimum artış hızı parametrelerinden yararlanılmaktadır. Günlük fotosentez hızı değerleri ile gözlenen değerlerin karşılaştırılması sonucu; uyumluluğun (r=0.95, pO.01) önemli olduğu belirlenmiştir. Verime ilişkin değerlendirmede ise kullanılan modeller için sırasıyla r=1.00, p

Mathematical modelling of wheat yield (Triticum aestivum L.)

This study was carried out to mathematical modelling of yield for three years (2000-2002) under Seri-82 wheat plant (Triticum aestivum L.) on the field experiment in the university of Çukurova, Faculty of agriculture experimental area. The data of physiologyical development dates, maximum leaf area index, minumum leaf area index, maximum photosynthesis rate, respiration rate and leaf area index constant were determined for wheat plant each year in study. For model related to estimation of daily photosynthesis rate, daily gross photosynthesis, respiration rate maximum and daily leaf area index were used. These were two model for yield estimation. While the model based and only photosynthesis rate, the other model used total plant water consumption, maximum vaporation rate from soil surface and maximum increase rate of daily dry matter amount for flowering period. The values of model and real experimental values of the were compared to and applied statistical evaluation for daily photosynthesis rate revealed that the model results and observe values were correlated well (r=0.95, p

___

  • Aksoy, H. ve A. Sarıyev. 1997. Çukurova bölgesinde Arık ve Menzilat toprak serilerinde Cropsyst modeli aracılığıyla Diyarbakır-81 buğday çeşidinde potansiyel verimliliğin hesaplanması. Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi (8): 151-158. Adana.
  • Anonymous, 1954. Diagnosis and improvement of soil saline and alkaline soils. Agricultural Handbook No: 60.
  • Bastiaassen, W. G. M. ve S. Ali. 2003. A new crop yield forecasting model based on satellite measurements Applied Across the Indus Basin, Pakistan. Agriculture, Ecosystems and Environment 94:321-340.
  • Blake, G. R. ve K. H. Hartge. 1986. Bulk density in: Methods of soil analysis, part 1, physical and mineralogical methods. (Ed: A. Klute) Agr. Monogr. 9. ASA and SSSA, Madison Wl.p.363-375.
  • Bondarenko, H. F., E. E. Jukovsky, I. G. Muskin, S. V. Nerpin, R. A. Poluektov, and I. B. Uskov. 1982. Simulation of agroecosystem productivity. Russia.
  • Bouyoucos, G. J. 1951. Hydrometer method improved for marking particle size analysis of soils. Agronomy J. 54:464-465. Brejnev, K. 1992. Kocene Sutocnix Norm Prixodyasiy Korotnovolnovori Solnecnoy radiacii. Leningrad, AFİ, 76:28- 31.
  • Bremner, J. M. 1960. Determination of nitrogen in soil by the Kjeldahl method. J.Agric Sci., 55:11-33.
  • Davidson, J. L. ve J. R. Philip. 1958. Light and pasture growth. Climatology and Microclimatology UNESCO, p. 181-187.
  • Hanks, R. J. ve G. L. Ashcroft. 1985. Applied soil physics, soil water and temperature application. Leningrad, Gidrometoizdat, (translated from Russian).
  • Jamieson, P. D., J. Berntsen, F. Ewert, B. A. Kimball, J. E. Olesen, P. J. Pinter Jr, J. R. Porter, and M. A. Semenov. 2000. Modelling C02 effecting on wheat with varying nitrogen supplies. Agriculture, Ecosystem and Environment, 82:27-37.
  • Kacar, B., V. Katkat ve Ş. öztürk. 2002. Bitki Fizyolojisi. Uludağ Üniversitesi Güçlendirme Vakfı Yayın No: 198, Bursa.
  • Klute, A. 1986. Water retention: laboratory methods. In: methods of soil analysis, part 1, physical and mineralogical methods. (Ed: A. Klute)Agr. Monogr. ). ASA and SSSA Madison Wl. p. 635-662.
  • Müjdeci, M., A. Sarıyev, I. Çelik, Y. Tülün ve H. Karaca. 2004. Investigation of the relationships between stoma resistance and soil water matric potential with other environmental factors in the respect of mathematical modelling of plant water consumption. International Soil Congress, Natural Resource Management for Sustainable Development, June 7-10. 2004 Erzurum-Turkey.
  • Olsen, S. R., and F. S. Watanabe. 1957. A Method to Determine a phosphorus Adsorption Maximum for Soils as measured by the Langmuir Isoterm. Soil Science Society American Proc. 21:144-149.
  • Özçelik, A. 1994. Ekonometri. A.Ü. Ziraat Fakültesi Yayın no:1323, Ders kitabı: 382, Ankara.
  • Penning De Veries, F. W. T. ve H. H. Van Laar. 1982. Simulatin of plant growth and crop production. Russia.
  • Poluektov, R, A. 1991. Simulasyon of agroecosystem dinamics s.312, Gidrometoizdat, St-Petersburg. Russia.
  • Poluektov, R. A., G. V. Kobilyanski, L N. Kotovich and A. L. Sarıyev. 1989. Mathematical modelling energy and mass transfer in systems soil-plant-atmosphere. Naucno- Texniceskiy Bülletinpo Agronomiceskoy Fizike AFİ. 76:3-18, Leningrad-Russia.
  • Reynolds, M. P., M., I. Delgado, M. Gutierrez-Rodriguez and A. Larque-Saavedra. 2000. Photosynthesis of wheat in a warm, irrigated environment I: Genetic Diversity and Crop Productivity, Field Crops Research 66:37-50.
  • Sarıyev, A. L. 1991. Bitki gelişim modellerinin Seralarda Adaptasyonu, Matematiksel Modellemesi ve Deneysel Araştırılması. AFİ, Leningrad.
  • Schlichting, E., ve E. Blume. 1966. Bodenkundliches Practikum. Verlag Paul Parey. Hamburg and Berlin.
  • Sezen, S. M. 2000. Çukurova ve Harran ovası koşullarında Buğdayda azot-su-verim ilişkilerinin belirlenmesi ve CERES-Wheat V3 bitki büyüme modelinin test edilmesi. Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarımsal Yapılar ve Sulama Anabilim Dalı, Doktora Tezi, Adana.
  • Zadoks, J. C, T. T. Chang and C. F. Konzak. 1974. A Decimal code for the growth stages of cereals. Weed Res., 14: 415- 421.
Tarım Bilimleri Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Yayıncı: Halit APAYDIN
Sayıdaki Diğer Makaleler

Effects of removal of some photosynthetic structures on some yield components in wheat

Avcı Melahat BİRSİN

Güneydoğu Anadolu Bölgesi'nde pamuklarda zarar yapan pembekurt (Pectinophora gossypiella Saund.) (Lep.:Gelechiidae)'un farklı lokasyonlarda populasyon gelişimlerinin karşılaştırılması

Levent EFİL, Levent ÜNLÜ

Kuru ve sulu koşullarda farklı bitki sıklıklarının bazı nohut (Cicer arietinum L.) çeşitlerinde verim ve verim öğelerine etkileri

Murat ERMAN, Fatih ÇIĞ, Necat TOĞAY, Yusuf DOĞAN, Yeşim TOĞAY

Anagyrus pseudococci (Girault) (Hymenoptera: Encyrtidae)' nin farklı yaştaki Planococcus citri (Risso) (Hemiptera: Pseudococcidae) üzerindeki bazı biyolojik özellikleri

Selma ÜLGENTÜRK, Sevilay ÇALIŞIR, A. Neşet KILINÇER, M. Bora KAYDAN

Yonca (Medicago sativa L.)'da hücre süspansiyon kültürüyle somatik embriyo üretimi

Semiha ERİŞEN

ROS (Rekreasyonel Fırsat Dağılımı) yöntemi ile Abant Tabiat Parkı'nda kullanıcı memnuniyetinin belirlenmesi

Özgür YERLİ, Altanlar Aslı TURAN, Nurgül DURU, Haldun MÜDERRİSOĞLU

Effect of foliar fertilizer as seed pre-treatment on yield components in common wheat (Triticum aestivum L.)

Hakan ULUKAN

Buğday (Triticum aestivum L.) veriminin matematiksel modellenmesi

Veysel POLAT, Alhan SARIYEV, Metin MÜJDECİ

Determination of wear characteristics of drill cultures of precision drilling machine made of different materials

Koç Mehmet TUĞRUL, Erhan İÇÖZ

Leaf nutrient concentrations of apple orchards in Isparta province

İbrahim ERDAL