Uydu tabanlı indekslerle Konya Altınova bölgesinde kuraklığın analizi ve buğday verimi ile ilişkisi
Drought analysis and its relation with wheat yield in Konya Altinova region with satellite-based indexes
Yazar: MUHAMMED CEM AKCAPINAR
Danışman: PROF. DR. BELGİN ÇAKMAK
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı / Tarımsal Yapılar ve Sulama Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Meteoroloji = Meteorology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; Ziraat = Agriculture
Dizin: Buğday = Wheat ; Kuraklık = Drought ; Verim = Yield

Özet:
Türkiye'nin en önemli tahıl üretim merkezlerinden Konya'da son yıllarda sıkça kuraklık yaşanmakta ve başta buğday olmak üzere ürün verimleri olumsuz etkilenmektedir. Bu tez çalışmasında Konya ili Altınova yöresinde, kuraklığın güncel yaklaşımlarla analiz edilmesi ve elde edilen sonuçlarla yaygın olan buğday çeşitlerinin verim tahminlerinde kullanılabilecek modellerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Kuraklığın geçmişten günümüze eğilimi araştırılmış, gelecek içinse kısa, orta ve uzun vade kuraklık projeksiyonları oluşturulmuştur. Son olarak makine öğrenmesi algoritmalarıyla Kızıltan-91, Bayraktar-2000 ve Bezostaya-1 çeşitleri için verim tahmin modelleri geliştirilmiştir. Çalışma sonucunda SPI'nin kuraklık tekerrürünü %28-31, SPEI'nin ise %33-34 arası değerlendirdiği belirlenmiş, SPEI-24 aylık zaman ölçeğinde hidrolojik kuraklık eğilimin olabileceği ortaya konmuştur. Gelecek projeksiyonlarına göre hiçbir küresel model ve zaman ölçeğinde kısa vade (2020-2040) için kuraklık yönelimi belirlenmemiştir. Meteorolojik kuraklık için SPI ve SPEI'nin birlikte kullanılmasının çok daha doğru değerlendirmelerin yapılmasına imkân vereceği kanaatine varılmıştır. Tarımsal kuraklık analizleri ise uydu tabanlı kuraklık indeksleriyle (VCI, TCI, VHI ve VSWI) buğdayın büyüme dönemlerine göre gerçekleştirilmiştir. Bunların arasında 'Bitki Örtüsü Durum İndeksi'nin (VCI) kullanım ve sonuçları açısından yöreye uygun olduğu değerlendirilmiştir. Tüm çeşitler için VCI'ye göre 2001, 2004, 2007, 2008, 2012, 2014, 2016, 2017, 2018 ve 2019 yıllarında tarımsal kuraklığın yaşandığı dönemlerin olduğu belirlenmiştir. Son olarak çalışmada Bayraktar çeşidi için 21, Kızıltan çeşidi için 12 ve Bezostaya çeşidi için 8 adet verim tahmin modeli alternatif olarak sunulmuş olup, model performansları (R2) sırasıyla 0.736-0.973, 0.733-0.956 ve 0.686-0.874 arasında değişmiştir. Geliştirilen modeller yöre için kullanılabilir olarak değerlendirilmiştir.

Abstract:
In recent years, Konya, one of the most important cereal production centers in Türkiye, has experienced severe drought events, which have negatively impacted crop yields, particularly wheat. This dissertation aims to analyse drought in the Altınova region of Konya province through up-to-date approaches and to develop models that can be used to estimate the yield of typical wheat varieties using the results obtained. The drought trend from the past to the present was analysed, and short-, medium-, and long-term drought projections for the future were developed. The yield prediction models for the Kızıltan-91, Bayraktar-2000, and Bezostaya-1 varieties were generated using machine learning algorithms. According to the study findings, SPI analyses drought recurrence between 28-31% and SPEI between 33-34%, and there may be a hydrological drought trend on the SPEI-24-month time scale. According to Future projections, no global model or time scale indicates drought tendency in a short-term (2020-2040). It is concluded that combining SPI and SPEI for meteorological drought will allow for far more accurate assessments. Agricultural drought analyses were carried out using satellite-based drought indices (VCI, TCI, VHI and VSWI) for wheat growth phases. Regarding application and outcomes, the 'Vegetation Condition Index (VCI)' is deemed suitable for the region. According to the VCI, all varieties experienced agricultural drought at various times in 2001, 2004, 2007, 2008, 2012, 2014, 2016, 2017, 2018 and 2019. Finally, the study presented 21 yield prediction models for the Bayraktar variety, 12 yield prediction models for the Kızıltan variety, and 8 yield prediction models for the Bezostaya variety as alternatives, and the model performances (R2) ranged between 0.736-0.973, 0.733-0.956 and 0.686-0.874 respectively. It is concluded that the developed models could be implemented in the region.