Türkiye'de Orta Anadolu bölgesinde şeker pancarı ekim alanında sınırlı hava verisi kullanılarak uzun süreli referans evapotranspirasyon tahmini

Öz

Konya havzası Orta Anadolu bölgesinde bulunan Türkiye'nin en önemli tarım alanlarından biridir. Yıllık ortalama yağış miktarı 280 ila 500 mm arasında değişen yarı kurak bir bölgededir. Şekerpancarı Türkiye'nin en büyük üreticisi olan bu bölgede hayati bir ticari üründür. Şeker pancarının su gereksinimi ve evapotranspirasyon, büyüme mevsimi boyunca havzada çok yüksektir. Birleşmiş Milletler Gıda ve Tarım Örgütü Penman-Monteith (FAO56-PM) denklemi hava sıcaklığı, bağıl nem, güneş radyasyonu ve rüzgar hızı gibi doğru hava verileri gerektirmektirir. Ne yazık ki, tüm bu girdi verileri kolayca ulaşılamamaktadır. Bu nedenle FAO, FAO56-PM'i tahmin etmek için yeterli hava verisi mevcut olmadığından Hargreaves - Samani (HS) denklemini önermiştir. Bu çalışma HS denklemi kullanarak ETo'yu tahmin etmektedir. Bu amaçla Konya havzasında bulunan pancar ekim alanından 1986-2015 yılları arasında toplanan günlük maksimum ve minimum sıcaklık verileri toplanmıştır. Son olarak, bu çalışma yarı kurak bir alanda su kaybını uzun süreli referans evapotranspirasyonla tahmin etmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Evapotranspirasyon,Hangreaves-Samani denklemi,kurak alan,şeker pancarı

Estimation of long-term reference evapotranspiration using limited weather data in sugar beet plantation area from Middle Anatolian, Turkey

Abstract

The Konya basin, Middle Anatolian region, is one of the most important agricultural area in Turkey. The region is in a semi-arid area with average annual rainfall ranging from 280 to 500 mm. Sugar beet is the vital commercial crop in this area that is the largest producer of Turkey. Water requirement of the sugar beet and evapotranspiration is very high during the growing season in the basin. The Food and Agricultural Organization of United Nations Penman-Monteith (FAO56-PM) equation requires accurate weather data like air temperature, relative humidity, solar radiation and wind speed. Unfortunately, not all these input data are possible to reach easily. Therefore, FAO56 suggested another equation that is Hargreaves – Samani (HS) equation when sufficient weather data are not available to estimate FAO56-PM. This study estimates ETo using by HS equation. For this purpose, daily maximum and minimum temperature data collected along the period 1986-2015 from sugar beet plantation area located in Konya basin. Finally, this study estimates long-term reference evapotranspiration to give the idea of water loss in a semi-arid area.

Keywords

• Evapotranspiration,Hangreaves-Samani equation,semi-arid area,sugarbeet

References

1. Allen, R.G., L.S. Pereira, D. Raes and M. Smith, 1998. Crop evapotranspiration – guidelines for computing crop water requirements-FAO Irrigation and drainage paper 56. FAO, Rome.
2. Berengena, J. and P. Gavilán, 2005. Reference evapotranspiration estimation in a highly advective semiarid environment. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 131 (2): 147-163.
3. Hargreaves, G.H. and Z.A. Samani, 1985. Reference crop evapotranspiration from temperature. Applied Engineering in Agriculture. 1 (2): 96-99.
4. Irmak, S., A. Irmak, R.G. Allen and J.W. Jones, 2003. Solar and net radiation-based equations to estimate reference evapotranspiration in humid climates. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. ASCE (5): 336-347.
5. Jabloun, M. and A. Sahli, 2008. Evaluation of FAO-56 methodology for estimating reference evapotranspiration using limited climatic data application to Tunisia. Agricultural Water Management, 95: 707-715.
6. Kashyap, P.S. and R.K. Panda, 2001. Evaluation of evapotranspiration estimation methods and development of crop-coefficients for potato crop in sub-humid region. Agricultural Water Management, 50: 9-25.
7. Liang L., S. Peng, J. Sun and Y. Cao, 2010. Estimation of annual potential evapotranspiration at regional scale based on the effect of moisture on soil respiration. Ecological Modelling, 221: 2668-2674.
8. Micale, F. and G. Genovese, 2004. Meteorological data Collection, processing and analysis. Methodology of the MARS Crop Yield Forecasting System, vol. 1. Italy: European Communities, 100pp.

9. Oudin, L., L. Moulin, H. Bendjoudi and P. Ribstein, 2010. Estimating potential evapotranspiration without continuous daily data: possible errors and impact on water balance simulations. Hydrological Sciences Journal. 55 (2): 209-222.
10. Temesgen, B., S. Eching, B. Davidoff and K. Frame, 2005. Comparison of some reference evapotranspiration equations for California. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 131 (1): 73-84.
11. Todorovic, M., B. Karic and L.S. Pereira, 2013. Reference evapotranspiration estimate with limited weather data across a range of Mediterranean climates. Journal of Hydrology, 481: 166-176.
12. Topak, R., S. Süheri and B. Acar, 2011. Effect of different drip irrigation regimes on sugar beet (Beta vulgaris L.) yield, quality and water use efficiency in Middle Anatolian, Turkey. Irrigation Science, 29: 79-89.
13. Zhang L., W.R. Dawes and G.R. Walker, 2001. Response of mean annual evapotranspiration to vegetation changes at catchment scale. Water Resources Research, 37 (3): 701-708.