Buğday Triticum aestivum L. Veriminin Matematiksel Modellenmesi

Year 2005, , 349 - 353, 01.11.2005

Metin Müjdeci Alhan Sarıyev Veysel Polat

https://doi.org/10.1501/Tarimbil_0000000564

Cited By: 3

Abstract

Bu çalışma Çukurova Üniversitesi Ziraat Fakültesi deneme alanında üç yıl boyunca Seri-82 buğday Triticum aestivum L. çeşidinin yetiştirildiği bir tarla denemesi üzerinde yürütülmüştür. Çalışmada buğday bitkisi için her yıl; fizyolojik olum tarihi, maksimum yaprak alan indeksi, minimum yaprak alan indeksi, hasat indeksi, maksimum fotosentez hızı, solunum hızı ve yaprak alan indeksi sabitesi verileri belirlenmiştir. Günlük fotosentez hızı tahminine yönelik modelde; günlük brüt fotosentez, solunum hızı, maksimum ve günlük yaprak alan indeksi parametreleri kullanılmıştır. Verim tahminine yönelik olarak, kullanılan iki model söz konusudur. Modellerden biri sadece fotosentez hızını esas alırken, diğerinde toplam bitki su tüketimi, toprak yüzeyinden maksimum buharlaşma hızı ve çiçeklenme dönemindeki günlük kuru madde miktarındaki maksimum artış hızı parametrelerinden yararlanılmaktadır. Günlük fotosentez hızı değerleri ile gözlenen değerlerin karşılaştırılması sonucu; uyumluluğun r=0.95, p

Keywords

simülasyon, matematiksel modelleme, buğday verimi, fotosentez

Mathematical Modelling of Wheat Yield Triticum aestivum L.

Abstract

This study was carried out to mathematical modelling of yield for three years under Seri-82 wheat plant Triticum aestivum L. on the field experiment in the university of Çukurova, Faculty of agriculture experimental area. The data of physiologyical development dates, maximum leaf area index, minumum leaf area index, maximum photosynthesis rate, respiration rate and leaf area index constant were determined for wheat plant each year in study. For model related to estimation of daily photosynthesis rate, daily gross photosynthesis, respiration rate maximum and daily leaf area index were used. These were two model for yield estimation. While the model based and only photosynthesis rate, the other model used total plant water consumption, maximum vaporation rate from soil surface and maximum increase rate of daily dry matter amount for flowering period. The values of model and real experimental values of the were compared to and applied statistical evaluation for daily photosynthesis rate revealed that the model results and observe values were correlated well r=0.95, p

Keywords

simulation, mathematical modelling, wheat yield, photosynthesis

References

• Aksoy, H. ve A. Sarıyev. 1997. Çukurova bölgesinde Arık ve Menzilat toprak serilerinde Cropsyst modeli aracılığıyla Diyarbakır-81 buğday çeşidinde potansiyel verimliliğin hesaplanması. Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi (8):151-158. Adana.
• Anonymous, 1954. Diagnosis and improvement of soil saline and alkaline soils. Agricultural Handbook No: 60.
• Bastiaassen, W. G. M. ve S. Ali. 2003. A new crop yield forecasting model based on satellite measurements Applied Across the Indus Basin, Pakistan. Agriculture, Ecosystems and Environment 94:321-340.
• Blake, G. R. ve K. H. Hartge. 1986. Bulk density in: Methods of soil analysis, part 1, physical and mineralogical methods. (Ed: A. Klute) Agr. Monogr. 9. ASA and SSSA, Madison WI.p.363-375.
• Bondarenko, H. F., E. E. Jukovsky, I. G. Muskin, S. V. Nerpin, R. A. Poluektov, and I. B. Uskov. 1982. Simulation of agroecosystem productivity. Russia.
• Bouyoucos, G. J. 1951. Hydrometer method improved for marking particle size analysis of soils. Agronomy J. 54:464-465.
• Brejnev, K. 1992. Kocene Sutocnix Norm Prixodyasiy Korotnovolnovori Solnecnoy radiacii. Leningrad, AFİ, 76:28- 31.
• Bremner, J. M. 1960. Determination of nitrogen in soil by the Kjeldahl method. J.Agric Sci., 55:11-33. water and temperature application. Leningrad, Gidrometoizdat, (translated from Russian).
• Jamieson, P. D., J. Berntsen, F. Ewert, B. A. Kimball, J. E. Olesen, P. J. Pinter Jr, J. R. Porter, and M. A. Semenov. 2000. Modelling CO2 effecting on wheat with varying nitrogen supplies. Agriculture, Ecosystem and Environment, 82:27-37.
• Kacar, B., V. Katkat ve Ş. Öztürk. 2002. Bitki Fizyolojisi. Uludağ Üniversitesi Güçlendirme Vakfı Yayın No:198, Bursa.
• Klute, A. 1986. Water retention: laboratory methods. In: methods of soil analysis, part 1, physical and mineralogical methods. (Ed: A. Klute)Agr. Monogr. ). ASA and SSSA Madison WI. p. 635-662.
• Müjdeci, M., A. Sarıyev, İ. Çelik, Y. Tülün ve H. Karaca. 2004. Investigation of the relationships between stoma resistance and soil water matric potential with other environmental factors in the respect of mathematical modelling of plant water consumption.International Soil Congress, Natural Resource Management for Sustainable Development, June 7-10. 2004 Erzurum-Turkey.
• Olsen, S. R., and F. S. Watanabe. 1957. A Method to Determine a phosphorus Adsorption Maximum for Soils as measured by the Langmuir Isoterm. Soil Science Society American Proc. 21:144-149.
• Özçelik, A. 1994. Ekonometri. A.Ü. Ziraat Fakültesi Yayın no:1323, Ders kitabı: 382, Ankara.
• Penning De Veries, F. W. T. ve H. H. Van Laar. 1982. Simulatin of plant growth and crop production. Russia.
• Poluektov, R, A. 1991. Simulasyon of agroecosystem dinamics s.312, Gidrometoizdat, St-Petersburg. Russia.
• Poluektov, R. A., G. V. Kobilyanski, L. N. Kotovich and A. L. Sarıyev. 1989. Mathematical modelling energy and mass transfer in systems soil-plant-atmosphere. Naucno- Texniceskiy Bülletinpo Agronomiceskoy Fizike AFI. 76:3-18, Leningrad-Russia.
• Reynolds, M. P., M., I. Delgado, M. Gutierrez-Rodriguez and A. Larque-Saavedra. 2000. Photosynthesis of wheat in a warm, irrigated environment I: Genetic Diversity and Crop Productivity, Field Crops Research 66:37-50.
• Sarıyev, A. L. 1991. Bitki gelişim modellerinin Seralarda Adaptasyonu, Matematiksel Modellemesi ve Deneysel Araştırılması. AFİ, Leningrad.
• Schlichting, E., ve E. Blume. 1966. Bodenkundliches Practikum. Verlag Paul Parey. Hamburg and Berlin.
• Sezen, S. M. 2000. Çukurova ve Harran ovası koşullarında Buğdayda azot-su-verim ilişkilerinin belirlenmesi ve CERES-Wheat V3 bitki büyüme modelinin test edilmesi. Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarımsal Yapılar ve Sulama Anabilim Dalı, Doktora Tezi, Adana.
• Zadoks, J. C., T. T. Chang and C. F. Konzak. 1974. A Decimal code for the growth stages of cereals. Weed Res., 14: 415- 421.