Konya havzasında iklim değişikliğinin ayçiçeği (Helianthus annuus L.) verimine olası etkilerinin tahmin edilmesi
Estimation of possible effects of climate change on sunflower (Helianthus annuus L.) yield in Konya basin
Yazar: HÜDAVERDİ GÜRKAN
Danışman: PROF. DR. NİLGÜN BAYRAKTAR
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Ayçiçeği = Sunflower ; İklim değişikliği = Climate change

Özet:
Bu araştırma Konya havzasında iklim değişikliğinin ayçiçeği verimine olası etkilerinin tahmin edilmesi amacıyla yapılmıştır. Araştırma Aquacrop ve DSSAT bitki simülasyon modelleri kullanılarak yürütülmüştür. Materyal olarak; 2015-2016 yıllarında Konya koşullarında Ekllor ayçiçeği çeşidi kullanılarak yürütülen projeye ait toprak, bitki ve bitki bakım işlemleri verileri ile meteorolojik gözlem değerleri kullanılmıştır. İklim projeksiyonları olarak, RCP4.5 ve RCP8.5 senaryoları temelinde 3 Küresel İklim Modeline (HadGEM2-ES, MPI-ESM-MR, GFDL-ESM2M) ait 20 km. çözünürlüklü veri setleri kullanılmıştır. Gelecek dönem 2019-2040, 2041-2070, 2071-2098 olmak üzere üç ayrı periyotta değerlendirilmiştir.  İklim değişikliğinin olası etkilerini kapsamlı değerlendirebilmek amacıyla analizler susuz ve tam sulama koşulları olmak üzere iki ayrı kategoride yapılmıştır. Çalışmanın ilk kısmında 2015 ve 2016 yılları verileri ile Aquacrop ve DSSAT modellerinin kalibrasyon ve tahmin kabiliyetleri belirlenmiştir. İkinci kısımda; iklim projeksiyonu verileri bitki simülasyon modellerinde girdi olarak kullanılarak iklim değişikliklerinin yağlık ayçiçeği verimi üzerine olası etkileri ortaya konulmuştur. Çalışma sonuçlarına göre Konya koşullarında susuz koşullardaki ayçiçeği verimliliğinde azalışların olması öngörülmektedir. Susuz koşullarda RCP4.5 senaryosuna göre gelecek dönemlerde %20-30 RCP8.5 senaryosuna göre ise %25-40 aralığında verim düşüşleri olacağı tahmin edilmiştir. Tam sulama koşullarında ise RCP4.5 senaryosuna göre %12-21, RCP8.5 senaryosuna göre ise %11-34 aralığında verimde artış beklenmektedir. Tam sulama koşulları altında iklim değişikliğine uyum sağlanarak ayçiçeği üretiminde iklim değişikliğinin avantaja dönüştürülebilecek olması dikkat çekicidir. Bitki simülasyon modellerinin karar vericiler için önemli bir destek aracı olduğu değerlendirilmektedir.

Abstract:
This study was carried to estimate the possible effects of climate change on sunflower yield in Konya basin. The research was conducted using Aquacrop and DSSAT crop simulation models. The soil, crop and field management data of the project carried out by using Ekllor sunflower variety in Konya conditions during 2015-2016 and meteorological data were used as material. 20 km resolution data sets of 3 Global Climate Models (HadGEM2-ES, MPI-ESM-MR, GFDL-ESM2M) based on RCP4.5 and RCP8.5 scenarios were used as climate projections. The future period is evaluated in three different periods as 2019-2040, 2041-2070 and 2071-2098. In order to evaluate the possible effects of climate change comprehensively, the analyzes were conducted in two different categories as rainfed and full irrigation conditions. In the first part of the study, calibration and validation capabilities of Aquacrop and DSSAT models were determined with data of 2015 and 2016. In the second part; By using climate projection data as input in crop simulation models, possible effects of climate changes on sunflower yield were determined. According to the results of the study, it is predicted that sunflower productivity decreases under rainfed conditions in Konya basin. It is estimated that yield decreases will be 20-30% according to RCP4.5 scenario and 25-40% according to RCP8.5 scenario under rainfed conditions. In full irrigation conditions, yield is expected to increase between 12-21% according to RCP4.5 scenario and 11-34% according to RCP8.5 scenario. It is remarkable that climate change can be turned into an advantage in sunflower production by adapting to climate change under full irrigation conditions. Crop simulation models are considered as an important support tool for decision makers.