Tarım sektöründe bitkisel üretim planlarının oluşturulmasında, matematiksel modellerin kullanımı yetiştiricilere önemli avantajlar sağlamaktadır. Son yıllarda matematiksel modeller yardımıyla kontrollü koşullar altında yetiştirilen çeşitlerin verim potansiyelinin tahmin edilmesi büyük bir önem kazanmıştır. Örtüaltı sebze yetiştiriciliğinde uygun sıcaklık ve ışıklanma faktörlerinin sağlanması, verim unsurlarını olumlu yönde etkilemektedir. Bu çalışmada, topraksız tarımda domates yetiştiriciliğinde farklı sıcaklık ve ışık koşullarının bazı verim unsurları üzerine olan etkileri modellenmiştir. Araştırma; üç farklı yetiştirme döneminde (2014 yılı ilkbahar, 2014 yılı sonbahar ve 2015 yılı ilkbahar), iki farklı substrat ortamında (Hindistan cevizi lifi ve kayayünü) farklı sıcaklık (16.42, 18.14, 22.71, 24.60, 23.96 ve 26.22 °C) ve ışık şiddeti koşullarında (96.10, 182.31, 223.46, 264.54, 432.67 ve 455.93 μmolmˉ²sˉ1) cam serada yürütülmüştür. Araştırmada, bitki başına en yüksek verim değeri (3.40 kg bitki-1) ve meyve sayısının 2015 yılı ilkbahar döneminde 24.60˚C’de ve 432.67 μmolm-2s-1 ışık koşullarında, Hindistan cevizi lifi substratında yetiştirilen bitkilerden elde edildiği belirlenmiştir. Hindistan cevizi lifi substratı için bitki başına verim modeli ise; BBV=-6699.96+639.3432xT+5.5225xL-13.6672xT² olarak bulunmuştur. Bu çalışmada incelenen verim parametreleri için gerçek ve tahmini değerler arasında istatistiki olarak önemli düzeyde bir ilişkinin olduğu tespit edilmiştir. Bu parametreler için regresyon katsayıları, 0.95-0.99 arasında değişim göstermiştir. Böylece sıcaklık ve ışık yoğunluğunun domatesin verimi üzerindeki etkisi ayrıntılı olarak belirlenmiştir. Bu sonuçlar örtüaltı domates yetiştiriciliği için üretim stratejileri geliştirmek, kaynakların etkin ve verimli kullanılabilesi amacıyla faydalı olacaktır.
Ondokuz Mayıs Üniversitesi
PYO.ZRT.1904.13.024
Bu çalışma; sorumlu yazara ait doktora tezinden üretilmiştir. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Bilimsel Araştırma Fonu (PYO.ZRT.1904.13.024) tarafından desteklenmiştir.
The use of mathematical models in the creation of crop production plans in the agricultural sector offers significant advantages to growers. In recent years, estimating the yield potential of varieties grown under controlled conditions with the help of mathematical has gained great importance. Providing appropriate temperature and lighting factors in greenhouse vegetable cultivation positively affects the yield factors. In this study, the effects of different light and temperature conditions on some yield components in tomato cultivation in soilless agriculture were modelled. The study was conducted in three different growing periods (spring 2014, autumn2014 and spring 2015), on two different substrate media (cocopeat and rockwool), and under different temperatures (16.42, 18.14, 22.71, 24.60, 23.96 and 26.22 °C) and light intensity conditions (96.10, 182.31, 223.46, 264.54, 432.67 and 455.93 μmolmˉ²sˉ1) in a glasshouse.In this researchit was determined that the highest yield value (3.40 kg plantˉ1) and fruit numbers were obtained from plants grown in cocopeat substrate at 24.60˚C and 432.67 μmolm-2s-1light conditions in the spring of 2015. Plant yield model for cocopeat calculated as BBV=-6699.96+639.3432xT+5.5225xL-13.6672xT². It has been determined that there is a statistically significant relationship between the actual and estimated values for the yield parameters examined in this study. Regression coefficients for the parameters examined varied between 0.95-0.99. Thus, the effect of temperature and light on tomato yield was quantified. These results will be beneficial in order to develop production strategies for greenhouse tomato cultivation and to use the resources effectively and efficiently.
PYO.ZRT.1904.13.024
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Horticultural Production |
Journal Section | Araştırma Makaleleri |
Authors | |
Project Number | PYO.ZRT.1904.13.024 |
Publication Date | December 25, 2021 |
Submission Date | April 6, 2021 |
Published in Issue | Year 2021 Volume: 25 Issue: 4 |
Indexing and Abstracting