FARKLI SODYUM SEVİYELERİNDEKİ SULAMA SULARININ FASULYE BİTKİSİ YAPRAK ALANINA ETKİSİ VE YAPRAK ALANI TAHMİNİ

Yıl 2018, Cilt: 1 Sayı: 3, 70 - 75, 01.07.2018

Danaya Yerkin Temizel Kadir Ersin

Öz

Bu çalışma, Ondokuz Mayıs Üniversitesi Ziraat Fakültesi deneme alanında farklı düzeylerdeki sodyumlu sulama suyu
uygulamalarının üstü plastik kaplı bir alanda Temmuz-Ağustos-Eylül döneminde yetiştirilen fasulye bitkisinin, yaprak
alanına etkilerinin belirlenerek yaprak alanının tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla S0 (SAR=0), S15 (SAR=15),
S30 (SAR=30), S40 (SAR=40) arasında değişen 4 farklı sodyum seviyesindeki sulama suyu uygulamaları ile yetiştirilen
fasulye bitkisi yaprak alanları konu olarak seçilmiştir. Çalışmada öngörülen farklı sodyumluluk seviyesine sahip
sulama sularının hazırlanmasında CaCl2, MgSO4, ve NaCl tuzları kullanılmıştır. Yaprak alanı ölçümlerinde
WebPlotDigitizer bilgisayar programı kullanılmıştır. Elde edilen denklemlerin kullanımıyla kolay ve bitkiye hasar
vermeden yaprak alanlarının belirlenebileceği görülmüştür. Buna göre S0, S15, S30 ve S40 konuları için sırasıyla
YA=-22.066+2.782*x+5.221*y, YA=-2.138+2.318*x+6.091*y, YA=-25.062+2.057*x+6.968*y ve
YA=-13.151+1.474*x+5.156*y denklemleri belirlenmiştir. Denklemlerde x yaprak uzunluğu (cm) ve y yaprak genişliği
(cm) olarak alındığında mx+ny+z formundaki basitleştirilmiş hale çoklu regresyon kullanılarak getirilen denklemlerin
sonuçlarının p<0.001 düzeyinde önemli olduğu bulunmuş, denklemlerin iyi derecede yaprak alanını tahmin ettiği
görülmüştür. 

Anahtar Kelimeler

Fasulye, Sulama, Sodyum absorbsiyon oranı, Yaprak alanı modeli

The Effects of Sodic Water Applications at Different Levels on The Leaf Area and Leaf Area Estimation of Bean Plants

Öz

This study was carried out to determine the effects
of sodic water applications at different levels on the leaf area of bean plants
in the experimental area of Ondokuz Mayıs University Agricultural Faculty.
Besides, it is aimed to estimate the leaf area by the width and length
measurements obtained from the leaf. The study was carried out in
July-August-September period with a top plastic covered greenhouse. For this
purpose, four different sodium level irrigation water applications were chosen
as subjects, ranging from S0 (SAR = 0), S15 (SAR = 15), S30 (SAR = 30) and S40
(SAR = 40). CaCl₂, MgSO₄, and NaCl salts were used for
the preparation of irrigation waters having different sodium levels in the
study. WebplotDigitizer computer program was used for leaf area measurements.
Using the obtained equations, leaf areas can be determined easily and without
damage to the plant. Equations have been determined for S0, S15, S30 and S40
respectively as YA=-22.066+2.782*x+5.221*y,
YA=-2.138+2.318*x+6.091*y, YA=-25.062+2.057*x+6.968*y ve
YA=-13.151+1.474*x+5.156*y. In equations x and y shows leaf length (cm) and
leaf width (cm) respectively. Multiple regression is used in finding equations.
It was found that the results of the equations were significant at the level of
p <0.001. It is clear that leaf areas are well predicted by equations.

Anahtar Kelimeler

Bean, Irrigation, Sodium absorbsion rate, Leaf area model

Kaynakça

• Antunes WC, Pompelli MF, Carretero DM, Da Matta FM. 2008. Allometric models for non-destructive leaf area estimation in coffee (Coffea arabica ve Coffea canephora). Ann Appl Biol, 153: 33-40.
• Carmassi GL, Incrocci G, Incrocci Pardossi A. 2007. Non-destructive estimation of leaf area in Solanum lycopersicum L. ve gerbera (Gerbera jamesonii H. Bolus). Agr. Med, 137: 172-176.
• Cittadini ED, Peri L. 2006. Estimation of leaf area in sweet cherry using a non-destructive method. RIA (INTA), 35: 143–150.
• Corcoles JI, Domínguez A, Moreno MA, Ortega JF, Juan JA. 2015. A non-destructive method for estimating onion leaf area. Irish J Agric Food Res, 54 (1): 17–30.
• Cristofori VC, Fallovo, Mendoza-de Gyves E, Rivera CM, Bignami Rouphael CY. 2008. Non-destructive analogue model for leaf area estimation in persimmon (Diospyros kaki L.) based on leaf length ve width measurement. Europ J Horti Sci, 73 (5): 216-221.
• Çulha Ş, Çakırlar H. 2011. Tuzluluğun Bitkiler Üzerine Etkileri ve Tuz Tolerans Mekanizmaları. AKU J Sci, 021002; 11-34.
• Demirsoy H. 2009. Leaf area estimation in some species of fruit tree by using models as a non-destructive method. Fruits, 64: 45–51.
• Demirsoy H, Demirsoy L. 2005. Ozturk A, Improved model for the non-destructive estimation of strawberry leaf area. Fruits, 60 (1): 69-73.
• Dheebakaran G, Jagannathan R. 2009. Estimation of total leaf area by non-destructive methods in horse-eye bean (Mucuna pruriens). Madras Agric J, 96 (1-6): 113-115.
• Erdoğan C. 2012. A Leaf Area Estimation Model for Faba Bean (Vicia faba L.) Grown in the Mediterranean Type of Climate. Süleyman Demirel Üniv Ziraat Fak Derg, 7 (1): 58-63.
• Gamiely S, Randle WM, Mills HA, Smittle DA. 1991. A rapid ve non-destructive method for estimating leaf area of onions. Hort Sci, 26: 206.
• Kanber R, Ünlü M. 2014. Tarımda Su ve Toprak Tuzluluğu. Çukurova Üniversitesi, Ziraat Fakültesi Genel Yayın No:281, Kitap Yayın No: A-87, Adana.
• Kintomo AA, Ojo OD. 2000. Non-destructive leaf area estimation in grain amaranth (Amaranthus cruentus L.). Res Crops, 1 (3): 267-270.
• Kumar R. 2009. Calibration ve validation of regression model for non-destructive leaf area estimation of saffron (Crocus sativus L.). Sci Hort, 122 (1): 142–145. Küçükönder H, Boyacı S, Akyüz A. 2016. A modeling study with an artificial neural network: developing estimation models for the tomato plant leaf area. Turk J Agri Forest, (2016) 40: 203-212.
• Lu HY, Lu CT, Wei ML, Chan FL. 2004. Comparison of different models for non-destructive leaf area estimation in Taro. Agron J, 96: 448–453.
• Mazzini RB, Ribeiro RV, Pio RM. 2010. A simple ve non-destructive model for individual leaf area estimation in citrus. Fruit, 55 (5): 269-275.
• Mendoza-de Gyves, Rouphael EY, Cristofori V, Mira FR. 2007. A non-destructive, simple ve accurate model for estimating the individual leaf area of kiwi (Actinidia deliciosa). Fruits, 62: 171–176.
• Müjdeci M, Sarıyev A, Polat V. 2005. Buğdayın (Triticum aestivum L.) gelişme dönemleri ve yaprak alan indeksinin matematiksel modellenmesi. Tarim Bilim Derg, 11(3): 278-282.
• NeSmith DS. 1991. Non-destructive leaf area estimation of rabbit-eye blueberries. Hort Sci, 26: 132.
• NeSmith DS. 1992. Estimating summer squash leaf area non-destructively. Hort Sci, 27 (1): 77.
• Odabas MS, Celik H, Islam A. 2009. Non-destructive leaf area prediction model for “Kiraz” cherry laurel (Laurocerasus officinalis Roem.). Europ J Plant Sci Biotech, 3(1): 97-99.
• Odabas MS, Kevseroglu K, Cirak C, Saglam B. 2005. Non-destructive estimation of leaf area in some medicinal plants. Turk J Field Crops, 10: 29-36.
• Olfati JA, Peyvast G, Shabani H, Nosratie-Rad Z. 2010. An estimation of individual leaf area in cabbage ve broccoli using non-destructive methods. J Agr Sci Tech, 12: 627-632.
• Öner F, Gülümser A, Sezer İ, Odabaş MS, Akay H, Açıkgöz MA. 2012. Mısır (Zea mays L.) Yaprak Alanının Matematiksel Model ile Tahmin Edilmesi. Tarım Bilim Araş Derg, (1): 128-130.
• Peksen E. 2007. Non-destructive leaf area estimation model for faba bean (Vicia faba L.). Sci Hortic, 113: 322–328.
• Potdar MV, Pawar KR, 1991. Non-destructive leaf area estimation in banana. Sci Hortic, 45: 251–254. Ramesh K, Ramawat N, Singh V. 2007. Leaf area distribution pattern ve non-destructive estimation methods of leaf area for Stevia rebaudiana (Bert.) Bertoni. Asian J Plant Sci, 6 (7): 1037-1043.
• Rouphael Y, Cardarelli M, Marucci A, Colla G. 2010a. Allometric models for non-destructive leaf area estimation in grafted ve ungrafted watermelon (Citrullus lanatus Thunb.). J Food Agric Environ, 8(1): 161-165.
• Serdar U, Demirsoy H. 2006. Non-destructive leaf area estimation in chestnut. Sci Hortic, 108 (2): 227-30.
• Seymen B, Önder M. 2016. Kuru fasulye (Phaseolus vulgaris L.) genotiplerinde tuzluluğun fide gelişimi üzerine etkisi. Selçuk Tarım Bilim Derg, 2(2): 109-115.
• Souza MC, Habermann G. 2014. Non-destructive equations to estimate the leaf area of Styrax pohlii ve Styrax ferrugineus. Braz J Biol, 74 (1): 222-25.
• Sönmez İ, Kaplan M. 2004. Demre yöresi seralarında toprak ve sulama sularının tuz içeriğinin belirlenmesi. Medit Agri Sci, 17(2): 155-160.
• Sözen Ö, Karadavut U. 2016. Kuru Fasulyede Farklı Yaprak Alanı Tahminlerinin Karşılaştırılması. Türk Tarım ve Doğa Bilim Derg, 3(3): 192–196.
• Stewart DW, Dwyer LM. 1993. Mathematical characterization of maize canopies. Agri Forest Meteorol, 66: 247-265.
• Stoppani MI, Wolf R, Francescangeli N, Marti HR. 2003. A non-destructive ve rapid method for estimating leaf area of broccoli. Adv Hort Sci, 17 (3): 173-75.
• Swart De EAM, Groenwold R, Kanne HJ, Stam P, Marcelis LFM, Voorrips RE. 2004. Non-destructive estimation of leaf area for different plant ages ve accessions of Capsicum annuum L. J Hort Sci Biotech, 79 (5): 764–770.
• Uzun S, Çelik H. 1999. Leaf area prediction models (Uzçelik-I) for different horticultural plants. Turk J Agri ve Forest, 23(6): 645-650.
• Williams L, Martinson TE. 2003. Non-destructive leaf area estimation of Niagara abd De Chaunac grapevines. Sci Hortic, 98: 493–498.
• Yilmaz E, Tuna AL, Bürün B. 2011. Bitkilerin Tuz Stresi Etkilerine Karşi Geliştirdikleri Tolerans stratejileri. C.B.Ü. Fen Bilim Derg, 7 (1): 47–66.
• Zenginbal H, Ozcan M, Uzun S, Cirak C. 2006. Non-destructive estimation of leaf area in tea (Camelia sinensis). Res J Bat, 1 (1): 46-51.