Sürdürülebilir su yönetimi için optimum bitki deseninin sezgisel algoritmalarla belirlenmesi
Determination of optimum crop pattern with meta-heuristic algorithms for sustainable water management
Yazar: NAWEED QUBADI
Danışman: PROF. DR. HALİL KARAHAN
Pamukkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Doğrusal olmayan optimizasyon = Non-linear optimization ; Sulama suyu = Irrigation water ; Sulama suyu miktarı = Irrigation quantity

Özet:
Artan nüfusun barınma, beslenme ve diğer ihtiyaçlarını karşılamak için su kaynaklarına olan talep giderek artmaktadır. Bu artan talebin iyi yönetilmemesi nedeniyle su kaynakları ciddi bir kirlenme süreci yaşamaktadır. Diğer taraftan; tarımsal üretimi artırmak amacıyla kullanılan zirai mücadele ilaçları ve gübrelerin bilinçsiz kullanımı su kaynaklarının önemli kirlenme sebeplerinden birini oluşturmaktadır. Bu olumsuzluklara ek olarak global iklim değişiminin etkileri de giderek artan bir şekilde hissedilmektedir. Bu nedenle; iyi planlamış ve etkin bir şekilde işletilen sulama sistemlerinin kurulması yanında, iklim değişikliklerine uygun ve daha az sulama suyu gerektirecek bitki desenlerinin seçilmesi büyük önem taşımaktadır.  
Bu amaçla; bu tez çalışmasında daha az su kullanımıyla en yüksek geliri sağlayabilecek bitki desenini oluşturacak bir simülasyon-optimizasyon modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen Model; Sulama bölgesine ait iklim verileri, toprak özellikleri, iklime uygun olarak bölgede yetişebilecek potansiyel bitki türleri ve bitki türlerine göre birim alandan elde edilebilecek gelir gibi verileri girdi olarak kullanmaktadır. Geliştirilen model yardımıyla yukarıdaki veriler Penman-Monteith yöntemine kullanılarak farklı bitki desenleri için su ihtiyaçları belirlenmek suretiyle en uygun bitki deseni seçilmektedir. Modelin performansının gösterilmesi için 2010-2019 yılları arasında Çumra (Konya) için bölgedeki çiftçi alışkanlıkları, en az ve en fazla ekim oranları ve o yıllara ait gerekli su miktarları kısıt olarak kullanılmak suretiyle geliştirilen model, 6 farklı senaryo halinde uygulanmıştır. Geliştirilen modelden elde edilen sonuçlar bölgenin mevcut brüt gelirine göre %129, %188, %135, %190, %262 ve %1369'e kadar yükselme potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Demand for water resources is increasing gradually to supply the refuge, nutrition and other needs of the growing population; The poor management of this increasing demand has severely polluted the water resources. Conversely, the unconscious use of pesticides and fertilizers used to increase agricultural production is one of the leading causes of water resource pollution. In addition to these negativities, the effects of global climate change are being felt increasingly. Therefore, besides establishing well-planned and effectively operated irrigation systems, it is crucial to select crop patterns appropriate for climate change that require less irrigation water.
For this purpose, in this thesis, a simulation-optimization model has been developed to create a crop pattern that can provide the highest income with less water usage. Developed Model; It uses data such as climate data of the irrigation area, soil characteristics, potential crop varieties that can grow in the region in accordance with the climate, and the income that can be obtained from a unit area according to crop species. With the developed model's help, the most appropriate crop pattern is selected by determining the water needs for different crop patterns using the aforesaid data by the Penman-Monteith method. To demonstrate the model's performance, by using the farmers' habits, the minimum and maximum cultivation rates in the Çumra (Konya) region between 2010 and 2019, and by using the required water amount as a constraint for those years, the developed model was applied for 6 different scenarios. The results obtained from the developed model show that the region's current gross income has the potential to increase to 129%, 188%, 135%, 190%, 262%, and 1369%.