Örtü altı hıyar yetiştiriciliğinde iklim verilerinden yararlanarak bitki su tüketiminin tahminlenmesine yönelik yeni yaklaşımlar
New approaches for estimation of cucumber crop evapotranspiration using climate data in greenhouse
Yazar: ZAFER ALİ SERBEŞ
Danışman: PROF. DR. İ. HAKKI TÜZEL
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Çalışma sonbahar bitki yetiştirme dönemlerini kapsayacak biçimde Menderes yöresinde kurulu PE örtülü serada üretici koşullarında gerçekleştirilmiştir. Hıyar'ın (cv. Şampiyon) bitkisel materyal olarak kullanıldığı çalışmada; farklı su düzeylerinde bitki su tüketim değerlerinin ve verimlerin karşılaştırılması, ölçülen parametreler ile bağımsız değişenler arasındaki ilişkiler yardımıyla bitki su tüketimini tahminleyen model yapılarının belirlenmesi ve yapay sinir ağları tekniği kullanılarak bitki su tüketimlerinin tahminlenmesi sonucunda en uygun modelin belirlenmesi amaçlanmıştır. Araştırmada, (1) Tam (kontrol), (2) Az kısıt ve (3) Çok kısıt sulama konuları altında yetiştiricilik yapılmış ve seçilen deneme konuları çifçi uygulamalarıyla karşılaştırılmıştır. Böylelikle, etkili kök bölgesi toprağının kullanılabilir nem kapasitesinin tüketilmesine izin verilen yüzdeleri Tam sulama konusunda % 0-20; Az kısıt konusunda %20-40, Çok kısıt konusunda ise %40-60 arasında tutulmaya çalışılmıştır. Araştırmada damla sulama yöntemi kullanılmış ve sulamaların zamanlamasında bitki kök bölgesine yerleştirilen toprak nem algılayıcılarından (sensör) yararlanılmıştır..Araştırmadan elde edilen bulgulara göre, bitki kök bölgesindeki faydalı nemin %20 tüketilmesinesine dayandırılan tam otomatik sulama ve gübreleme ile üretici uygulamasına göre hıyar yetiştiriciliğinde % 1 oranında verim artışıı ve % 17 oranında su tasarrufu sağlanırken kök bölgesi altına sızan su miktarı %95 oranında azaltılarak ve su kullanım randımanı değeri % 23 oranında arttırılmıştır. Diğer taraftan kısıtlı sulamanın verimde azalmalara yol açmakla birlikte su uygulama randımanını arttırdığı belirlenmiştir.Çalışmada ayrıca, bitki su tüketiminin tahminlenmesine yönelik ilişkiler de ortaya koyulmuştur. Yapay sinir ağları yaklaşımı kullanılarak gerek sera içi iklim değerleri gerekse yakın iklim istasyon ölçüm sonuçları ile bitki su tüketiminin başarı ile tahmin edilebileceği sonucuna varılmıştır.Anahtar sözcükler: Sera, hıyar, iklim verileri, bitki su tüketimi, yapay sinir ağları

Abstract:
This study was conducted in a PE greenhouse located in Menderes during fall growing season. Cucumber (cv.Şampiyon) was used as planting material. The aim of the study was; to compare evopotranspiration and yield under different irrigation levels, identifying model structures to estimate evopotranspiration using measured parameters and independent variables, estimating evopotranspiration with artifical neural network techniques and identifying best model for estimation of evopotranspiration. In this study, three different irrigation programmes were tested ((1) Full (control), (2) Half Deficit and (3) Full Deficit) and compared to the farmers application. Furthermore, in full irrigation %0-20 of available moisture in effective root zone was allowed to be used, in half deficit %20-40 of totally available moisture was used and in full deficit %40-60 of totally available moisture was used. Drip irrigation system was used and irrigation management was based on the moisture sensors in the root zone.According to the results of the study, compared to farmers application, full irrigation raised yield by %1 and used %17 less water while reducing the amount of water leak beneath the root zone by %97 and increasing water use efficiency %23. Meanwhile, deficit irrigation increased water use efficiency by decreasing yield.It was concluded that Artifical Neural Network aproach can be used to estimate evopotranspiration using climate data acquired from either inside the greenhouse or from a climate station nearby.Keywords: Greenhouse, cucumber, climate datas, evapotranspiration, artifical neural network.